L1正则化（L1 Regularization）是一种用于机器学习模型（特别是线性回归和逻辑回归）的技术，用于防止过拟合，过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新的、未见过的数据上表现不佳，L1正则化通过在模型的损失函数中添加一个权重系数的绝对值之和的项，来惩罚模型的复杂度。
L1正则化的数学表达式如下：
\(L = L_0 + \lambda \sum |w|\)
* \(L\) 是正则化后的损失函数。
* \(L_0\) 是原始损失函数（例如，均方误差或交叉熵损失）。
* \(w\) 是模型的权重系数。
* \(\lambda\) 是正则化系数，用于控制正则化项的影响程度。
* \(\sum |w|\) 是所有权重系数的绝对值之和。
L1正则化倾向于产生稀疏的权重矩阵，即许多权重系数会变成零，这有助于减少模型的复杂度，提高模型的泛化能力，L1正则化还使得模型对输入特征的微小变化更加鲁棒。
需要注意的是，L1正则化在某些情况下可能导致模型在某些特征上的权重为零，从而忽略这些特征，这可能会降低模型的性能，特别是在特征之间存在高度相关性的情况下，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的正则化方法和参数。
