LASSO回归,又称L1正则化,是另一种处理多重共线性问题的线性回归方法。与岭回归不同,LASSO回归在损失函数中添加的正则化项是回归系数的绝对值之和,其数学表达式如下: 与岭回归相比,LASSO回归有以下特点: LASSO回归具有特征选择的能力,它可以将某些回归系数缩减至零,从而自动选择重要的特征。 可以用于稀疏数据集的建模。
LASSO回归,又称L1正则化,是另一种处理多重共线性问题的线性回归方法。与岭回归不同,LASSO回归在损失函数中添加的正则化项是回归系数的绝对值之和,其数学表达式如下: 与岭回归相比,LASSO回归有以下特点: ●LASSO回归具有特征选择的能力,它可以将某些回归系数缩减至零,从而自动选择重要的特征。 ●可以用于稀疏数据集的...
L1正则化(Lasso回归)可以使得一些特征的系数变小,甚至还使一些绝对值较小的系数直接变为0,从而增强模型的泛化能力 。对于高纬的特征数据,尤其是线性关系是稀疏的,就采用L1正则化(Lasso回归),或者是要在一堆特征里面找出主要的特征,那么L1正则化(Lasso回归)更是首选了。 2.4代码实现 GitHub代码–L1正则化 3.Elastic...
岭回归(Ridge Regression)、LASSO回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)和弹性网络(Elastic Net)都是线性回归模型的变种,属于广义线性模型。它们在处理数据集中的多重共线性和特征选择方面特别有用。 一 岭回归(Ridge regression) 岭回归是一种正...
Lasso 回归模型由 Robert Tibshirani 于 1996 年提出,目标是通过将不重要的变量回归系数压缩至 0,最终得到一个稀疏模型。相比于岭回归,Lasso 回归不仅能缩小系数的大小,还能将一些系数压缩为 0,从而实现变量选择。最终的模型保留了较少的变量 缺点无显式解,只能使用近似算法(坐标轴下降法和最小角回归法) ...
Lasso回归:Lasso回归采用L1正则化项,将L1范数(绝对值和)加入损失函数,使得模型的系数可以被稀疏化,即某些系数变为0,实现变量选择和特征提取。 二、变量选择方式不同岭回归:岭回归对特征的系数进行缩减,但不会将系数缩减到完全为0,因此不会做出明确的变量选择,所有特征都对模型有一定的贡献。Lasso回归:Lasso回归...
不同下的Lasso回归和岭回归的回归系数收缩表现 作者:孙殿森 with ChatGPT Lasso回归简介 Lasso回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是一种用于回归分析的统计方法,其目标是得到一个解释性强和预测性好的模型。它是线性回归的一种改进,通过添加一个惩罚项来实现特征选择和复杂度控制。
线性回归的拟合函数(或 hypothesis)为: cost function (mse) 为: Lasso回归和岭回归 Lasso 回归和岭回归(ridge regression)都是在标准线性回归的基础上修改 cost function,即修改式(2),其它地方不变。 Lasso 的全称为 least absolute shrinkage and selection operator,又译最小绝对值收敛和选择算子、套索算法。
岭回归: LASSO 可以看出,LASSO的惩罚函数是绝对值形式,其函数形式就更为压缩,用几何意义来说明会更为直观: 下图是LASSO模型的几何表述 下图是岭回归的几何表述 红色是求最小值区域,而蓝色则是约束条件区域。 可以发现,LASSO由于是绝对值形式,其约束条件更为"尖锐"。回归的估计参数更容易为0。
区别:lasso回归和岭回归(ridge regression)其实就是在标准线性回归的基础上分别加入L1和L2正则化(regularization)。L1正则化会比L2正则化让线性回归的权重更加稀疏,即使得线性回归中很多权重为0,而不是接近0。或者说,L1正则化(lasso)可以进行feature selection,而L2正则化(ridge)不行。从贝叶斯角度看,lasso(L1正则)等...