四、Lasso回归模型 五、弹性网络回归模型 六、贝叶斯岭回归模型 七、最小回归角回归模型 八、偏最小二乘法回归模型 九、分为数回归模型 一、线性模型基本概念 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析、时间序列模型以及发现变量之间的因果关系...
岭回归（Ridge Regression）：岭回归是一种用于处理共线性数据的技术，通过在损失函数中加入L2正则化项（即权重的平方和）来防止过拟合。它有助于稳定解，并允许模型对噪声数据具有一定的鲁棒性。套索回归（Lasso Regression）：与岭回归类似，套索回归也通过在损失函数中加入正则化项来防止过拟合。但是，它使用的是L1...
针对多重共线性问题，岭回归和Lasso回归提供了解决方案。岭回归通过L2范数正则化减少模型复杂性，而Lasso则结合了变量选择和正则化，优化目标有所不同。弹性网络回归则是两者结合，平衡L1和L2的惩罚。贝叶斯岭回归则采用贝叶斯方法处理模型复杂度，最小回归角回归适用于高维数据，具有独特的优点和局限性。偏...
弹性回归：结合了岭回归和套索回归的特点，旨在提供更灵活的模型。此外，还有逐步回归、分位数回归、贝叶...
套索Lasso 岭回归具有至少一个缺点。它包括 最终模型中的所有p个预测变量。惩罚项将使其中许多接近零,但永远不会精确为零。对于预测准确性而言,这通常不是问题,但会使模型更难以解释结果。Lasso克服了这个缺点,并且能够将s足够小地强制将某些系数设为零 。由于s= 1导致常规的OLS回归,因此当s接近0时,系数将缩小为...
头歌机器学习线性回归基础 线性回归分析基础,线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。线性回归,就是能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系。这样当出现新的数据的时候,就能够预测出一
从正则化角度看，岭回归和套索回归都是通过加入惩罚项来防止模型过拟合。岭回归通过L2范数惩罚项限制系数的大小，而套索回归通过L1范数惩罚项实现变量选择。在线性回归模型估计中，选择合适的估计方法取决于数据特性和研究目的。普通最小二乘法适用于数据满足特定假设的情况，而岭回归和套索回归则提供了在特定...
2. 岭回归与套索回归：当自变量存在多重共线性或样本量小于自变量数量时，OLS失效。岭回归（L2正则化）在最小化SSE的同时加入L2范数惩罚，β^* = (X^TX + λI)^{-1}X^Ty，允许模型在一定程度上降低精度以求解；套索回归（L1正则化）则通过L1范数惩罚产生稀疏性，β^* = argmin(β|X^TXβ ...
print('岭回归测试数据得分:{:.2f}'.format(ridge.score(X_test, y_test))) '''X,y=load_diabetes().data,load_diabetes().target X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=8)lasso=Lasso(alpha=0.0001,max_iter=100000).fit(X_train,y_train)print('套索回归训练数据...