L1 正则化模型复杂度：参数绝对值之和

L1 正则化模型的复杂度等于模型中所有参数的绝对值之和。L1 正则化通过对模型参数施加一个惩罚项来减少模型的复杂度，这个惩罚项是所有参数绝对值的总和。这种正则化方法可以使模型更稀疏，即一些参数的值会变为零。这有助于特征选择，因为它可以自动识别对模型预测最不重要的特征，并将其从模型中剔除。

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