在大模型训练中，特征提取的正则化技术是提升模型泛化能力的关键环节。本文将分享几种实用的正则化方法及其在特征工程中的应用。
1. L1/L2正则化基础 对于高维特征空间，L1和L2正则化能够有效防止过拟合。以scikit-learn为例：
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
# L1正则化（Lasso）
lasso_model = LogisticRegression(penalty='l1', solver='liblinear')
lasso_model.fit(X_scaled, y)
# L2正则化（Ridge）
ridge_model = LogisticRegression(penalty='l2')
ridge_model.fit(X_scaled, y)
2. 特征选择中的正则化 结合正则化进行特征筛选，可以有效降低维度：
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
# 使用L1正则化选择特征
selector = SelectFromModel(lasso_model)
X_selected = selector.fit_transform(X_scaled, y)
print(f"原始特征数: {X.shape[1]}, 保留特征数: {X_selected.shape[1]}")
3. 实践建议
- 先进行数据标准化再应用正则化
- 使用交叉验证选择最优正则化参数
- 结合业务理解，避免过度修剪有效特征
这些方法在实际项目中能显著提升模型性能和稳定性。
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