🎯 正则化是机器学习中的一种重要技术，它可以有效避免模型过拟合。过拟合是指模型在训练数据上表现得过于优秀，以至于在新的、未见过的数据上表现不佳。为了避免这种情况，我们可以使用两种常见的正则化方法：LASSO回归和Ridge回归。

💡 LASSO回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）通过添加一个L1范数惩罚项来缩小系数的绝对值。这不仅有助于减少过拟合，还能实现特征选择。换句话说，LASSO可以帮助我们识别出哪些特征对预测目标最重要。

🔍 Ridge回归则是通过添加一个L2范数惩罚项来缩小系数的平方。这种方法可以有效地降低模型复杂度，但不会将任何特征的系数完全缩减为零。因此，Ridge回归更适合于处理多重共线性问题，即当输入变量之间存在高度相关时。

📚 了解这两种方法对于构建更稳健和有效的机器学习模型至关重要。希望这篇简短的文章能够帮助你更好地理解正则化及其在LASSO回归和Ridge回归中的应用。🚀

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