Nel mondo del machine learning, due tecniche di regressione regolarizzata dominano per contrastare l’overfitting e la multicollinearità: Ridge e Lasso. Entrambe modificano la funzione di perdita della regressione lineare aggiungendo una penalità sui coefficienti, ma con approcci diversi che influenzano il comportamento del modello.
Ridge Regression, basata sulla regolarizzazione L2, somma il quadrato dei coefficienti moltiplicato per un parametro λ. Questo riduce l’ampiezza di tutti i pesi verso zero senza eliminarne nessuno, ideale per dataset con variabili correlate come nel forecasting immobiliare, dove dimensioni e numero di stanze contano insieme.
Lasso Regression, con regolarizzazione L1, penalizza invece il valore assoluto dei coefficienti. Qui alcuni pesi spariscono completamente a zero, abilitando una selezione automatica delle feature e semplificando il modello, perfetto per dati ad alta dimensionalità come studi genetici con migliaia di variabili.
Le differenze chiave emergono nella gestione della correlazione: Ridge distribuisce l’influenza tra variabili collinear, mentre Lasso ne scarta qualcuna. Scegli Ridge se tutte le feature sono rilevanti; opta per Lasso quando solo poche dominano. Entrambe migliorano la generalizzazione, bilanciando bias e varianza per predizioni più robuste.