核心特点：使用L2正则化（权重系数的平方和）。目的：惩罚大的系数，使所有特征的特征系数都尽可能小且平均，但不会将任何系数变为零。适用场景：当数据存在多重共线性（特征间高度相关）或您希望保留所有特征时。Sklearn 关键类：sklearn.linear_mod

lasso sklearn elasticnet ridge 2025-08-25 19:26  3