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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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