在Lasso模型中，L1正則化（Regularization）導致參數收斂為零的原因為何？
iPAS 考題解析
在Lasso模型中，L1正則化（Regularization）導致參數收斂為零的原因為何？
- A. L1正則化忽略目標變數；
- B. L1對梯度有平滑作用；
- C. L1對大係數懲罰較強，促使稀疏解； ✓ 正確答案
- D. L1會轉換損失函數為非凸形
詳細解析
L1 正則化（Lasso）對大係數施加較強懲罰，使得部分參數直接收斂為零，產生稀疏解（Sparse Solution），達到特徵選擇（Feature Selection）的效果。
難度：★★★