啥是 L1 正则化？
哎呀，说到“正则化”这仨字，是不是感觉头都大了？别怕！今天咱们就用大白话聊聊 L1 正则化，保证你听完就能明白，还能跟别人吹吹牛！
想象一下，你有一个特别厉害的机器学习模型，就像一个学霸，啥都会，但是呢，有时候学霸学的知识太多太杂，反而容易“跑偏”，考试的时候反而不如那些只抓重点的同学。L1 正则化就相当于给这个学霸做个“瘦身操”，把那些不重要的知识点给“减掉”，让学霸更专注于核心知识，这样考试的时候才能发挥得更好！
更具体点说，L1 正则化是在模型的损失函数（你可以理解为“错误程度”）后面加了一个“惩罚项”。这个惩罚项跟模型的权重（你可以理解为每个知识点的重要性）有关。L1 正则化会让一些不重要的权重变成 0，相当于把这些知识点给“忘掉”了。这样，模型就变得更简单、更“苗条”了，也就不容易“跑偏”了。
L1 正则化咋就这么神奇呢？
你可能会问，L1 正则化为啥这么厉害，能让一些权重变成 0 呢？这就要说到它的“独门秘籍”——绝对值！
L1 正则化的惩罚项是所有权重的绝对值之和，再乘以一个系数（这个系数叫做“正则化系数”，用来控制惩罚的力度）。你看，绝对值有个特点，不管你是正数还是负数，取了绝对值之后都变成正数了。而且，越靠近 0 的数，它的绝对值就越小。
当模型在学习的时候，它既想让损失函数变小（也就是“错误”变少），又想让惩罚项变小（也就是权重尽量小）。但是，鱼和熊掌不可兼得啊！这时候，L1 正则化就会“耍小聪明”了，它会让一些不那么重要的权重变成 0，因为这样既能让惩罚项变小，又不会对损失函数造成太大的影响。就好像你在减肥的时候，会优先减掉那些“肥肉”，而不是“肌肉”。
L1 正则化有啥好处？
L1 正则化这么“折腾”一番，到底有啥好处呢？
- 模型更简单： 就像前面说的，L1 正则化能让一些权重变成 0，相当于把模型“简化”了。模型越简单，就越不容易“过拟合”。啥是过拟合？就是模型在训练数据上表现得特别好，但是在新的数据上表现得很差。就像一个学生，平时做题都对，但是一到考试就懵了。
- 特征选择： L1 正则化能把不重要的特征的权重变成 0，相当于帮你自动筛选出了重要的特征。这在处理高维数据（比如图像、文本）的时候特别有用，因为高维数据里往往有很多冗余的特征，L1 正则化能帮你把它们“揪出来”。
- 可解释性更强： 模型变简单了，你就更容易理解它是怎么工作的了。比如，在预测房价的时候，如果 L1 正则化把“是否有游泳池”这个特征的权重变成了 0，那你就可以知道，这个特征对房价的影响不大。
举个栗子！
光说不练假把式，咱们来举个栗子！
假设你现在要用机器学习模型来预测房价，你收集了一堆数据，包括房屋面积、房间数量、地理位置、是否学区房、是否有游泳池等等。你把这些数据喂给模型，让它去学习。但是，你发现模型有点“过拟合”了，在训练数据上预测得很准，但是在新的数据上预测得就不太准了。
这时候，你就可以试试 L1 正则化。你把 L1 正则化加到模型的损失函数里，然后重新训练模型。训练完之后，你发现，“是否有游泳池”这个特征的权重变成了 0！这意味着，在你的模型看来，有没有游泳池对房价的影响不大。而“房屋面积”、“房间数量”、“地理位置”、“是否学区房”这些特征的权重都比较大，说明它们对房价的影响比较大。
你看，L1 正则化是不是很神奇？它不仅让模型变得更简单了，还帮你自动筛选出了重要的特征！
L1 正则化也不是万能的！
虽然 L1 正则化有很多优点，但它也不是万能的。比如：
- 可能损失一些精度： 因为 L1 正则化会让一些权重变成 0，所以可能会损失一些模型的精度。就像减肥一样，减得太狠了可能会影响健康。
- 对相关特征的处理： 如果两个特征高度相关（比如“房屋面积”和“房间数量”），L1 正则化可能会随机选择其中一个特征，把另一个特征的权重变成 0。这可能会导致模型不稳定，因为下次训练的时候，它可能又会选择另一个特征。
总结一下
L1 正则化就像给模型做“瘦身操”，能让模型更简单、更不容易过拟合，还能帮你自动筛选特征。但是，它也不是万能的，可能会损失一些精度，对相关特征的处理也不太稳定。
所以，在使用 L1 正则化的时候，要根据具体情况来调整正则化系数，找到一个平衡点，既能让模型“瘦身”，又不会影响它的“健康”！
怎么样，现在你对 L1 正则化是不是有了更深的了解了？是不是觉得它也没那么神秘了？下次再遇到机器学习的问题，不妨试试 L1 正则化，说不定会有意想不到的效果哦！
如果你还想了解更多关于正则化的知识，比如 L2 正则化，可以继续探索，你会发现机器学习的世界里还有很多有趣的知识等着你去挖掘！
