曹同学2021-06-13 11:38:58
曹同学惩罚项如果是0，那不是就直接把对应的features就取消了，和把它来惩罚项设置为超大值的效果不是一样吗？
回答（1）
Kevin2021-06-15 09:11:17
Kevin同学你好！
效果不一样。
LASSO的目的是使得损失函数（残差的平方和+lambda*bi绝对值）最小。
当lambda大时，为了使损失函数小，部分bi的值会接近于0，也就相当于抛弃了部分features，可能会有underfitting；当lambda小时，基本每一个bi都保留了，因此可能有overfitting。
lambda=0，就是一般的回归方程。
致正在努力的你，望能解答你的疑惑~
如此次答疑能更好地帮助你理解该知识点，烦请【点赞】。你的反馈是我们进步的动力，祝你顺利通过考试~
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