如何使用 sklearn 的 GradientBoostingRegressor 实现 L2 正则化

问题描述

我目前正在从 Sklearn 库中实现 GradientBoostingRegressor，并且目前遇到过拟合问题。所以我正在为模型寻找一些正则化。但是，我通读了这些文章，但还没有看到任何在模型中使用此 L1/L2 正则化的实现示例，除非我们使用在模型参数中引入了“reg_lambda 和 reg_alpha”的 XGboost 库。

谁能指导我如何使用带有 L2 正则化的 GradientBoostingRegressor？

解决方法

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