如何用线性回归模型预测房价，并选择是否使用 L1/L2 正则化？

[周周不喝粥]

想用波士顿房价数据集预测房价，看到线性回归控件支持无正则化、岭回归、套索回归和弹性网络，它们有什么区别？

[下午茶必备]

「线性回归（Linear Regression）」控件支持四种正则化类型：无正则化（普通最小二乘法）、岭回归（L2）（通过 L2 惩罚项防止过拟合）、套索回归（L1）（通过 L1 惩罚项可产生稀疏模型，自动做特征选择）、弹性网络回归（L1L2）（结合 L1 和 L2 惩罚）。

可设置正则化力度（α）和弹性网络混合比例。建议数据特征较多时使用 L1 或弹性网络，特征较少时使用 L2 或无正则化。

流程：加载文件 → 线性回归 → 预测。