可以用于“Lambda”的值范围是否有任何限制 - 线性回归中的正则化常数。 [机器学习问题]
当Lambda值为100时，我对数据非常适合。这是否在“实际”可接受限度内？
我认为理论上，Lambda的价值很好，但实际应用？
[解决家庭作业问题需要小的澄清。]
答案 0 :(得分：2)
我认为lambda的实用价值没有限制。您选择了最适合您问题的方法并坚持下去。例如，如果你有太多的功能和太少的数据，那么模型将倾向于过度拟合，你必须用更大的lambda来对抗它（更好的事情是获取更多数据或删除一些功能）。另一方面，如果你有大量的数据具有相对较少的特征，过度拟合将不会是一个大问题，而lambda可能会更小。
选择Lambda的一种方法是使用lambda [A .. B]（其中A> 0，B> A）的值训练模型，然后在交叉验证集上绘制成本函数。它将接近凸曲线，对应于全局最小值的λ将是最佳曲线。
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