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机器学习中 L1 和 L2 正则化_gbdt可以加入l1l2正则化项吗
作者：小丑西瓜9 | 2024-05-15 19:22:03
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gbdt可以加入l1l2正则化项吗
降低过拟合的方法：
降低过拟合风险的方法
所有为了减少测试误差的策略统称为正则化方法，这些方法可能会以增大训练误差为代价。
- 数据增强
- 图像：平移、旋转、缩放
- 利用生成对抗网络（GAN）生成新数据
- NLP：利用机器翻译生成新数据
- 降低模型复杂度
- 神经网络：减少网络层、神经元个数
- 决策树：降低树的深度、剪枝
- ...
- 权值约束（添加正则化项）
- L1 正则化
- L2 正则化
- 集成学习
- 神经网络：Dropout
- 决策树：随机森林、GBDT
- 提前终止
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