3.2使用场景 ElasticNet在我们发现用Lasso回归太过(太多特征被稀疏为0),而岭回归也正则化的不够(回归系数衰减太慢)的时候,可以考虑使用ElasticNet回归来综合,得到比较好的结果。 3.3代码实现 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 from sklearnimportlinear_model #得到拟合模型,其中x_train,...
使用场景:ElasticNetCV类在我们发现用Lasso回归太过(太多特征被稀疏为0),而Ridge回归也正则化的不够(回归系数衰减太慢)的时候 alphas=np.logspace(-3, 2, 50), l1_ratio=[.1, .5, .7, .95, 1] ElasticNetCV会从中选出最优的 a和p Pipeline([ ('Poly', PolynomialFeatures()), ('Linear', Elasti...
Lasso回归等于线性回归 + L1范数(L1是拉普拉斯分布) 1.6 弹性网络回归(ElasticNetRegression) ElasticNet 回归,即岭回归和Lasso技术的混合。弹性网络是一种使用 L1, L2 范数作为先验正则项训练的线性回归模型。 这种组合允许学习到一个只有少量参数是非零稀疏的模型,就像 Lasso 一样,但是它仍然保持一些像 Ridge 的正...
scikit-learn3实现 from sklearn.linear_model import ElasticNet # 初始化弹性网络回归器 reg = ElasticNet(alpha=0.1, l1_ratio=0.5, fit_intercept=False) # 拟合线性模型 reg.fit(X, y) # 权重系数 w = reg.coef_ 五、思维导图
是一种结合了L1和L2正则化惩罚的线性回归模型,能够处理高维数据和具有多重共线性的特征。弹性网络回归(Elastic Net Regression)是一种结合了Lasso回归和岭回归的正则化方法,用于处理具有多个相关特征的回归问题。 弹性网络回归的主要优势在于它能够处理特征之间的多重共线性问题,这是普通最小二乘法难以解决的。通过引入...
LinearRegression,RidgeCV,LassoCV,ElasticNetCV各自使用场景 概念: #线性回归的目的是要得到输出向量Y和输入特征X之间的线性关系,求出线性回归系数θ,也就是Y=Xθ, 其中Y的维度为m x 1,X的维度为 m x n,而θ的维度为 n x 1, m代表样本个数, n代表样本特征的维度 ...
'elasticnet' - 应用了 L1 和 L2 正则化 而线性回归模型的 LinearRegression() 类,没有特定的超参数来选择正则化的类型。需要使用不同的正则化类。 当我们将 L2 正则化应用于线性回归的损失函数时,称为Ridge回归。 当我们将 L1 正则化应用于线性回归的损失函数时,它被称为Lasso 回归。
ridge=LinearRegression(l2_ratio=10) ridge.fit(X[:,:-1],Y) ridge.plot_fit_boundary(X[:,:-1],Y) ElasticNet elastic=LinearRegression(l1_ratio=100,l2_ratio=10) elastic.fit(X[:,:-1],Y) elastic.plot_fit_boundary(X[:,:-1],Y) ...
Elastic Net regressionPartitioning of the feature setSecondary structural parameterFeature selectionNon-enumerative leave-one-outThe feature-selective non-quadratic Elastic Net criterion of regression estimation is completely determined by two numerical regularization parameters which penalize, respectively, the ...
ridge=LinearRegression(l2_ratio=10) ridge.fit(X[:,:-1],Y) ridge.plot_fit_boundary(X[:,:-1],Y) ElasticNet elastic=LinearRegression(l1_ratio=100,l2_ratio=10) elastic.fit(X[:,:-1],Y) elastic.plot_fit_boundary(X[:,:-1],Y) ...