在逻辑回归中,同时加入L1和L2范数,会产生什么效果A. 可以做特征选择,并在一定程度上防止过拟合B. 能解决维度灾难问题C. 能加快计算速度D. 可以获得更准确的结果

考查要点：本题主要考查逻辑回归中正则化方法的综合应用效果，特别是L1和L2范数结合时的作用。

解题核心思路：

• L1范数具有特征选择能力，能将不重要的特征系数压缩为0；
• L2范数能防止过拟合，通过限制权重大小提升模型泛化能力；
• 同时使用两者（即弹性网络正则化）可结合两者的优点，在保持特征选择的同时进一步优化模型稳定性。

破题关键点：
明确L1和L2的独立作用，理解两者的叠加效果，排除干扰选项（如“解决维度灾难”或“加快计算”并非正则化的直接作用）。

逻辑回归中加入正则化项的目的是为了平衡模型复杂度和拟合效果。

1. L1范数的作用：
   • 通过稀疏性压缩不重要特征的系数为0，实现自动特征选择。
2. L2范数的作用：
   • 防止权重过大，抑制过拟合，使模型对训练数据的微小变化不敏感。
3. 同时使用L1和L2：
   • 保留L1的特征选择能力，同时借助L2的平滑作用，避免模型因L1的稀疏性导致的不稳定（如特征相关性问题）。
   • 最终效果是既能选择关键特征，又能提升模型泛化能力。

选项分析：

• A正确，符合两者的叠加效果；
• B错误，维度灾难需通过降维或数据处理解决；
• C错误，正则化通常增加计算复杂度；
• D错误，正则化的目标是防止过拟合而非单纯提高准确率。