正则化是指机器学习中使用的一组技术，通过增加模型的复杂性来防止过度拟合。当模型不仅学习训练数据中的潜在模式，还学习噪声时，就会发生过度拟合，从而导致对看不见的新数据的泛化效果不佳。正则化方法对模型进行了限制，使其更简单、更具普遍性，从而提高了其在看不见数据上的性能。正则化的含义在数据科学和机器学习中尤为重要，它有助于确保模型的稳定性和可靠性。
正则化的工作原理是向模型的目标函数中添加惩罚项，这样可以防止模型变得过于复杂。目标函数通常由损失函数（测量预测值和实际值之间的误差）和惩罚复杂性的正则化项组成。通过平衡这两个组成部分，正则化可确保模型既准确又简单。
有几种常见的正则化技术：
L1 正则化（Lasso）：L1 正则化将系数的绝对值相加，作为损失函数的惩罚。这可能会导致稀疏模型，其中一些系数减为零，从而有效地执行特征选择。
L2 正则化（岭）：L2 正则化将系数的平方值相加，作为损失函数的惩罚。这不利于使用较大的系数，从而形成一个分布更加均匀的模型，其中所有特征都有助于预测。
弹性网络：弹性网络是 L1 和 L2 正则化的组合，允许特征选择和平滑正则化。
Dropout（在神经网络中）：Dropout 是神经网络中使用的一种正则化技术，在训练过程中，随机选择的神经元被 “丢弃” 或忽略。这可以防止网络变得过于依赖任何一个神经元，从而形成更强大、更可推广的模型。
正则化对企业至关重要，因为它可以确保机器学习模型可以很好地推广到新数据，从而在现实世界应用程序中保持稳定的性能。通过缓解过度拟合，正则化技术允许企业部署在不同场景中保持准确和可靠的模型。
在预测分析领域，正则化是开发即使在看不见的数据上也能表现良好的预测模型的关键，这对于就销售、需求或财务趋势做出明智的决策至关重要。
对于客户关系管理 (CRM) 而言，正则化可以提高预测客户行为（例如客户流失或购买模式）的模型的准确性。这使企业能够有效地确定其营销活动的目标，从而提高客户保留率和增加收入。
在金融领域，正规化对于建立不会过度适应历史数据的风险评估模型至关重要，从而提高其预测未来风险的能力。这对于信用评分、欺诈检测和投资策略尤其重要。
在供应链管理方面，正规化强化了预测需求或优化物流的模型，使它们更能抵御市场条件变化或供应链中断，最终提高效率并降低成本。
此外，正则化通过简化模型来增强模型的可解释性，这有助于企业了解推动结果的最重要因素，从而促进更好的战略决策。
总而言之，对于希望创建机器学习模型的企业来说，正规化是必不可少的，这些模型可以有效地概括，从而确保在预测分析和金融到医疗保健和供应链管理等各种应用中做出可靠的预测和明智的决策。