 Comparez et contrastez les méthodes de régularisation de L1 et L2.
La régularisation L1, également connue sous le nom de régularisation Lasso, est un type de technique de régularisation utilisée pour minimiser le nombre de paramètres dans un modèle particulier en ajoutant un terme de pénalité appelé norme L1. Cette norme pénalise les coefficients des paramètres les plus éloignés de zéro. Le coefficient de régularisation est directement proportionnel à la grandeur du coefficient. D'autre part, la régularisation L2, également connue sous le nom de régularisation Ridge, est un type de technique de régularisation utilisée pour réduire le nombre de paramètres dans un modèle en ajoutant un terme de pénalité appelé norme L2. Cette norme pénalise les coefficients des paramètres les plus éloignés de la moyenne des valeurs des coefficients. Contrairement à la régularisation L1, le coefficient de régularisation est inversement proportionnel à l'amplitude et, par conséquent, se traduit par de petites valeurs de coefficient.