2019-06-29
阅读量:
1073
sklearn中penalty惩罚项
问、sklearn中penalty惩罚项
答：
str, ‘l1’ or ‘l2’,
默认: ‘l2’
注：在调参时如果我们主要的目的只是为了解决过拟合，一般penalty选择L2正则化就够了。但是如果选择L2正则化发现还是过拟合，即预测效果差的时候，就可以考虑L1正则化。另外，如果模型的特征非常多，我们希望一些不重要的特征系数归零，从而让模型系数稀疏化的话，也可以使用L1正则化。
0.0000
0
2
关注作者
收藏
评论(0)
发表评论
暂无数据
推荐帖子
anranhui
2020-06-18
2条评论
PhilipLiang
2020-06-18
6条评论
PhilipLiang
2020-06-18
7条评论