正则化如何帮助防止机器学习模型中的过拟合？

正则化通过在训练过程中对模型复杂度施加约束来解决过拟合问题。过拟合发生在模型过度适应训练数据中的噪声时，这会降低模型对未见过数据的泛化能力。L1（Lasso）和L2（Ridge）等正则化技术通过惩罚大系数来缓解这种情况，鼓励模型捕捉基本模式而非噪声。这对于在有限或嘈杂数据集上训练的模型至关重要，可提高其在生产环境中的可靠性。 正则化通过添加与模型权重成比例的惩罚项来修改损失函数。L1正则化通过将部分权重精确驱动至零来促进稀疏性，从而有效地进行特征选择。L2正则化则将权重均匀地向零收缩而不消除它们，稳定权重值。这种约束阻止模型对特定特征赋予不成比例的重要性，促进更平滑、更具泛化性的决策边界，提高模型在不同数据集上的稳健性并减少方差。 要实现正则化，需选择一种正则化方法（例如，神经网络使用L2），定义一个控制惩罚强度的超参数（λ）。在优化过程中，算法最小化组合损失（原始损失 + λ||权重||²）。通过交叉验证调整λ：高λ会增加欠拟合风险，低λ可能导致过拟合。此步骤降低模型对微小波动的敏感性，在真实世界数据上产生一致的预测，并降低部署风险。