岭回归,lasso回归,ElasticNet回归 的适用条件分别是什么?
1.L2正则化(岭回归),只需要考虑数据是否线性相关,如果输入特征的维度很高,并且稀疏线性关系的话,我们不建议使用岭回归。
2.L1正则化(lasso回归),要在大量特征中找出主要特征,或者线性关系是稀疏的关系,再或者是具有高纬度特征的数据,对此我们会选择使用lasso回归。
3.ElasticNet回归,如果岭回归与lasso回归都不能够很好地解决问题时,我们就可以考虑使用ElasticNet回归来综合以下,得到一个相对中肯的结果。
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