Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Почему модель, обученная с L1-регуляризацией, может приводить к более интерпретируемым результатам по сравнению с L2-регуляризацией?

🔹 L1-регуляризация (Lasso) добавляет к функции потерь сумму модулей весов, что способствует обнулению некоторых из них. Это приводит к разреженности модели — многие параметры становятся нулевыми, оставляя только значимые признаки. В результате модель становится проще и легче интерпретируется.

🔹 L2-регуляризация (Ridge) добавляет сумму квадратов весов, но не зануляет их, а только уменьшает. Это делает модель более устойчивой к шуму, но не позволяет выявить наименее значимые признаки.

📌 L1-регуляризация действует как механизм автоматического отбора признаков, что упрощает интерпретацию модели. L2, в свою очередь, помогает сглаживать веса, но не делает модель разреженной.

www.tg-me.com/us/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/818

1.0K viewsFeb 5 at 18:10

Почему модель, обученная с L1-регуляризацией, может приводить к более интерпретируемым результатам по сравнению с L2-регуляризацией?

🔹 L1-регуляризация (Lasso) добавляет к функции потерь сумму модулей весов, что способствует обнулению некоторых из них. Это приводит к разреженности модели — многие параметры становятся нулевыми, оставляя только значимые признаки. В результате модель становится проще и легче интерпретируется.

🔹 L2-регуляризация (Ridge) добавляет сумму квадратов весов, но не зануляет их, а только уменьшает. Это делает модель более устойчивой к шуму, но не позволяет выявить наименее значимые признаки.

📌 L1-регуляризация действует как механизм автоматического отбора признаков, что упрощает интерпретацию модели. L2, в свою очередь, помогает сглаживать веса, но не делает модель разреженной.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований