L1约束（L1 constraint）通常是指在机器学习和优化领域中，对模型的权重（参数）添加L1正则化项，以控制模型的复杂度和减小过拟合的风险。

L1正则化项也称为L1惩罚（L1 penalty）或L1范数（L1-norm），它的形式通常为在损失函数中添加权重的绝对值之和乘以一个正则化系数。数学上，对于一个具有n个权重w1, w2, ..., wn的模型，L1正则化项可以表示为：

L1正则化项 = λ * Σ|wi|

其中，λ是正则化参数，用于控制正则化的强度。

L1正则化的效果是使一些权重趋向于零，从而使模型更加稀疏，即某些特征对模型的预测贡献较小，这有助于特征选择和减小模型的复杂度。

它在回归问题中用于特征选择，有助于识别对目标变量有重要影响的特征，同时将不相关的特征的权重收缩为零。这有助于提高模型的泛化能力和解决多重共线性问题。