Какие плюсы и минусы больших весов в модели

Плюсы:

• Могут указывать на важные признаки (если веса осмысленно большие)
• В линейных моделях большие веса могут давать более четкие границы решений

Минусы:

• Риск переобучения (модель слишком подстраивается под шум в данных)
• Неустойчивость к выбросам
• Проблемы с интерпретируемостью (слишком большие веса сложно анализировать)

Пример регуляризации в sklearn:

from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha=1.0)  # L2 регуляризация контролирует величину весов
model.fit(X_train, y_train)

Решение: Использовать регуляризацию (L1/L2) для контроля величины весов.