二次罚项：优化模型，防止过拟合

二次罚项是指在目标函数中添加一个二次项，用于对模型进行正则化，以减小模型的复杂度，防止过拟合。

优化模型的二次罚项可以通过以下方式实现：

岭回归（Ridge Regression）：在目标函数中添加L2正则化项，即模型的参数平方和的乘以一个正则化参数。这样可以使得模型的参数趋向于较小的值，从而减小模型的复杂度。
LASSO回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）：在目标函数中添加L1正则化项，即模型的参数的绝对值之和的乘以一个正则化参数。LASSO回归可以使得一些参数变为0，从而实现特征选择的功能。
弹性网络（Elastic Net）：在目标函数中同时添加L1和L2正则化项，即LASSO回归和岭回归的结合。弹性网络可以综合利用L1和L2正则化的优点，既能实现特征选择，又能缩小模型的复杂度。

通过引入二次罚项，可以有效减小模型的复杂度，并提高模型的泛化能力。在实际应用中，可以通过交叉验证的方式来选择合适的正则化参数，以实现最优的模型优化。