一、模型介绍 弹性网络回归算法的代价函数结合了 Lasso 回归和岭回归的正则化方法,通过两个参数 λ和ρ 来控制惩罚项的大小。 可以看到,当ρ = 0 时,其代价函数就等同于岭回归的代价函数,当ρ = 1 时,其代价函数就等同于 Lasso 回归的代价函数。与 Lasso 回归一样代价函数中有绝对值存在,不是处处可导的,所...
y = diabetes.target # X, y = datasets.make_regression(n_features=2,random_state=0) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) enet = ElasticNet(alpha=0.014, l1_ratio=0.5) enet.fit(X_train, y_train) y_pre_enet = enet.predic...
一、引言 前面学习了岭回归与Lasso回归两种正则化的方法,当多个特征存在相关时,Lasso回归可能只会随机选择其中一个,岭回归则会选择所有的特征。这时很容易的想到如果将这两种正则化的方法结合起来,就能够集合两种方法的优势,这种正则化后的算法就被称为弹性网络回归1(Elastic Net Regression) 二、模型介绍 ...
lasso=LinearRegression(l1_ratio=100) lasso.fit(X[:,:-1],Y) lasso.plot_fit_boundary(X[:,:-1],Y) Ridge 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[...
elastic net regression的r方值计算 弹性网络回归(Elastic Net Regression)是一种结合了L1正则化(Lasso Regression)和L2正则化(Ridge Regression)的线性回归方法。在弹性网络回归中,R方值(R-squared)可以用来评估模型的拟合程度,表示模型对因变量变化的解释能力。 R方值可以通过以下公式计算: \[ R^2 = 1 - \...
nikhilbordekar/Yes-Bank-s-Stock-Closing-Price-Prediction-by-Regression Star1 ML Project implementing ANN, SVM, Random Forest, Elastic Net regression models from scratch. machine-learningjupyter-notebookregressionpython3artificial-neural-networkssupport-vector-regressionrandom-forest-regressionelastic-net-regre...
只要数据线性相关,用LinearRegression拟合的不是很好,需要正则化,可以考虑使用岭回归(L2), 如何输入特征的维度很高,而且是稀疏线性关系的话, 岭回归就不太合适,考虑使用Lasso回归。 1.5代码实现 GitHub代码–L2正则化 2.L1正则化(lasso回归) 2.1公式 L1正则化与L2正则化的区别在于惩罚项的不同: ...
linear_model中的LinearRegression()方法可以实现线性回归 model1=linear_model.LinearRegression() fit()方法可以加载训练数据并进行训练 #调用fit方法model1.fit(X,y) intercept_属性可以输出θ0的值,coef_属性可以输出θ1到θn的值 #输出系数print(model1.coef_)# [[1.19303364]]#输出截距print(model1.intercept...
(X, y, random_state=42)4748'''最小二乘法'''49lr =LinearRegression().fit(X_train, y_train)50print("斜率", lr.coef_)51print("截距", lr.intercept_)5253'''评测数据'''54print("Training set score: {:.2f}".format(lr.score(X_train, y_train)))55print("Test set score: {:.2f...