human: 比较和对比L1和L2的正则化方法。
 bot: L1正则化和L2正则化是机器学习中常用的正则化方法。L1正则化可以帮助我们筛选出对模型预测结果影响较大的特征，从而提高模型的解释性和可解释性。L2正则化可以帮助我们控制模型的复杂度，防止过拟合，从而提高模型的泛化能力。在选择使用哪种正则化方法时，我们需要根据具体的问题和数据集的特点来进行判断。如果我们更关注模型的解释性和可解释性，可以选择使用L1正则化；如果我们更关注模型的泛化能力和稳定性，可以选择使用L2正则化。同时，我们还可以根据实际情况进行调参，找到最适合的正则化参数值。