大数据-208 岭回归与Lasso回归：区别、应用与选择指南
岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归（Lasso）是两种常用的线性回归正则化方法，用于解决机器学习中的过拟合和多重共线性问题。岭回归通过L2正则化项压缩回归系数，但不将其归零，适合特征间高度相关的场景；Lasso回归则采用L1正则化，有助于特征选择，将不重要的特征系数压缩为零，特别适用于高维数据。选择两者时需依据应用场景：岭回归适用于避免过拟合，Lasso则有助于模型解释性与特征筛选。实际应用中，交叉验证用于选择最优正则化参数λ，Elastic Net结合两者优点进行折中。