139****60112024-12-12 11:51:11
139****6011为什么惩罚的是自变量系数？系数大小不代表自变量个数啊
回答（1）
Alvis2024-12-13 09:33:24
Alvis同学你好。在多元回归中处理具有大量特征值的数据集时，可能特征值之间出现多重共线性、以及冗余的特征值等，导致预测效果不理想，因此可以通过在普通回归模型中加入一个调节复杂度的惩罚项来克服上述问题。这个惩罚项是模型系数绝对值之和的入倍，也就是所谓的L1范数，其中入是一个非负的调节参数。
L1范数有助于模型产生稀疏解，推动某些系数减小至零，这样它不仅降低了模型的复杂性，还实现了特征选择的目的，即自动地识别出对响应变量有重要影响的变量。
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