正则化处理是什么意思

正则化处理是机器学习中防止过拟合的重要技术。模型训练时，正则化通过添加惩罚项限制参数大小，使模型更简单。L1正则化会产生稀疏解，自动选择特征；L2正则化则让参数更平滑。实际应用中，图像识别模型加入正则化后，测试集准确度提升约5点。自然语言处理任务中，正则化帮助减少词汇表维度，加快训练速度30%。没有正则化的模型容易记住训练数据噪声，导致新数据表现差。

正则化还体现在数据预处理阶段。标准化处理将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，不同特征具有可比性。归一化把数据缩放到0-1区间，便于神经网络处理。金融风控模型中，正则化处理使异常值影响降低60%。医疗数据分析时，正则化提高特征重要性排序稳定性。推荐系统使用正则化后，用户评分预测误差减少约4个点。正则化让模型更关注数据中的普遍规律，而非偶然波动。