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在线性回归场景中，特征维度较高且存在明显共线性，希望模型在面

[单选题]
在线性回归场景中，特征维度较高且存在明显共线性，希望模型在面对噪声时更稳定、对相关特征的权重更均衡分配，不追求稀疏的特征选择。以下哪种正则化策略更合适？ 
  • L1 正则（Lasso）
  • L2 正则（Ridge）
  • 无正则化
  • 先做 PCA 再用无正则线性回归
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