模型正则化是在机器学习中常用的一种技术，它的目的是防止模型过拟合（overfitting）。模型过拟合指的是模型在训练集上表现优秀，但在测试集或新数据上表现较差的现象。

    为什么需要模型正则化呢？有以下几个原因：

    1. 防止过拟合：过拟合是模型学习了训练数据中的噪声和随机性，导致了模型对训练数据的误差较小，但对新数据的预测误差较大。模型正则化可以通过对模型的复杂度进行控制，使其更加简单，在一定程度上减少过拟合的风险。

    2. 提高模型泛化能力：模型的泛化能力是指模型对新数据的适应能力。通过模型正则化可以防止模型过于复杂，使其更加能够适应新数据，提高泛化能力。

    3. 控制模型的复杂度：模型正则化可以通过对模型的复杂度进行约束，防止模型学习过多的特征或参数，减少模型的复杂度。这有助于使模型更易解释和理解，并且可以减少模型的计算成本。

    常用的模型正则化方法包括L1正则化（Lasso）、L2正则化（Ridge）和弹性网络（Elastic Net），它们通过向损失函数添加正则化项来实现对模型进行约束。这些方法可以有效地减少模型的复杂性，改善模型的泛化能力，并且在实践中被广泛使用。

    总而言之，模型正则化是为了防止过拟合，提高模型泛化能力和控制模型的复杂度。在训练机器学习模型时，我们应该考虑采用适当的正则化方法，以帮助我们构建更好的模型。