kuangm2023-02-04 16:59:17
kuangm正则化是改善过拟合的一种方式吗？一个模型Slight regularization能说明什么？
回答（1）
Essie2023-02-08 09:48:06
Essie你好，是的，正则化可以避免过拟合的风险。因为正则化的目的就是通过对模型的预测能力不会产生实质性贡献的特征进行惩罚，来降低模型的复杂性。
slight regularization指轻微的正则化，也就是降低模型复杂度的程度较低，从而允许将大部分或全部特征包含在模型中。通常，在没有正则化或轻微正则化的情况下，训练数据集上的预测误差很小，而验证数据集上的预测误差明显就更大了。
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