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range和ridge的区别

发表时间：2024-07-30 04:40:46 来源：网友投稿

Range和Ridge是两种不同的正则化方法，用于解决机器学习中的回归问题。它们的区别如下：

1. 目标函数：Range使用L1正则化，Ridge使用L2正则化。L1正则化将参数的绝对值作为惩罚项，可以使得部分参数变为0，从而实现特征选择和模型稀疏化；L2正则化将参数的平方作为惩罚项，可以使得所有参数都尽量小，防止过拟合。

2. 解析解：Range没有闭式解，只能通过迭代方法进行求解；Ridge有闭式解，可以直接使用公式进行计算。

3. 稳定性：Range对异常值比较敏感，因为L1正则化会将某些参数压缩为0，从而对模型的稳定性产生影响；Ridge对异常值不敏感，因为L2正则化只会将参数变小而不会将其压缩为0，从而保持了模型的稳定性。

4. 多重共线性：Range在存在多重共线性时更加稳定，因为它可以将某些相关的特征的系数压缩为0，从而减少特征间的冗余；Ridge在存在多重共线性时较难处理，因为它只能将相关特征的系数变小而不能将其压缩为0。综上所述Range和Ridge在正则化方式、求解方法、稳定性和多重共线性处理等方面有所不同。在选择使用哪一种方法时，应根据具体的问题和数据特点进行考虑。

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