问题描述
xgboost 算法中权重的 L1 和 L2 正则化项究竟有何不同。
据我所知，LASSO 使用 L1，RIDGE 回归使用 L2，L1 可以缩小到 0，L2 不能。我了解使用简单线性回归时的机制，但我不知道它在基于树的模型中是如何工作的。
此外，gamma 是另一个参数，它使模型更加保守。我应该如何注意 L1/L2 和 gamma 参数之间的差异。
我在文档中发现这个问题很少：
lambda [默认=1，别名：reg_lambda]
- 关于权重的 L2 正则化项。增加这个值将使 模型更保守。
alpha [默认=0，别名：reg_alpha]
- 关于权重的 L1 正则化项。增加这个值将使 模型更保守。
gamma [默认=0，别名：min_split_loss]
- 在叶子上进行进一步分区所需的最小损失减少 树的节点。伽马越大，越保守 算法将是。
所有的范围从 0 到 inf。
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解决方法
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