岭回归(Ridge Regression)和Lasso(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是两种用于处理多重共线性问题的正则化回归方法。这两种方法通过添加正则化项(或惩罚项)来约束模型,使其在变量多、数据噪声大或者存在多重共线性(即自变量之间高度相关)的情况下,能够提高模型的泛化能力和预测效果。 岭回归的原理 岭回...
Lasso回归和岭回归类似,不同的是,Lasso可以理解为在线性回归基础上加入一个L1正则项,同样来限制W不要过大。其中λ>0,通过确定λ的值可以使得模型在偏差和方差之间达到平衡,随着λ的增大,模型的方差减小,偏差增大。 Lasso趋向于使得一部分w值变为0,所以可以作为特征选择用,因为这里的L1正则项并不是处处可导的,所以...
机器学习因果推断之机器学习篇从零开始精通机器学习应用4.2岭回归、Lasso、弹性网 算法原理和实战代码(特征选择)多重共线性、矩阵的逆、满秩矩阵、行列式计算多重共线性与相关性岭回归规避多重共线性岭回归调参岭迹图:过时的技术交叉验证选择岭回归的正则化参数Lasso和岭
Lasso回归是一种使用L1正则化的线性回归方法,它可以通过梯度下降法进行求解。下面是Lasso回归梯度下降法的求解步骤: 1. 初始化模型参数:初始化权重系数w和偏置b为0或者随机值。 2. 计算预测值:根据当前的权重系数w和偏置b,计算预测值y_hat。 3. 计算损失函数的梯度:计算损失函数关于预测值y_hat的梯度,即对于线...
Lasso回归是一种使用L1正则化的线性回归方法,它可以通过梯度下降法进行求解。下面是Lasso回归梯度下降法的求解步骤: 1. 初始化模型参数:初始化权重系数w和偏置b为0或者随机值。 2. 计算预测值:根据当前的权重系数w和偏置b,计算预测值y_hat。 3. 计算损失函数的梯度:计算损失函数关于预测值y_hat的梯度,即对于线...
Lasso回归的原理 Lasso回归与岭回归的主要区别在于它加入的是L1正则化项,即系数的绝对值之和Lasso回归的正则化项会迫使某些系数变为0,因此它可以在进行预测的同时,自动进行变量筛选,较岭回归更能减少特征数。 解决方式 解决共线性的问题的方法主要有以下三种: ...