Group Lasso 的数学定义如下: 假设有m 个训练样本,n 个特征,以及 k 个特征组(也称为分组)。我们用 X 表示一个 m×n 的特征矩阵,其中每一行代表一个训练样本,每一列代表一个特征。另外,我们用 β 表示一个 n 维的系数向量,表示特征的权重。 Group Lasso 的目标函数通常由两部分组成: 数据拟合项(Least ...
Group Lasso 分组最小角回归算法 Yuan在2006年将lasso方法推广到group上面,诞生了group lasso。我们可以将所有变量分组,然后在目标函数中惩罚每一组的L2范数,这样达到的效果就是可以将一整组的系数同时消成零,即抹掉一整组的变量,这种手法叫做Group Lasso 分组最小角回归算法。其目标函数为: 在group lasso中,将p个...
LASSO的闭式解： LASSO的优化目标通常涉及梯度求导。尽管具体的闭式解公式在此未直接给出，但LASSO的求解过程可以通过对目标函数进行梯度下降或其他优化算法来实现。在理论上，LASSO的解具有稀疏性，即部分参数会被压缩到0，从而实现特征选择。group LASSO的闭式解： 对于group LASSO，问题可以简化为求解一...
Group Lasso： 定义：Lasso的一种扩展，考虑了特征的先验分组信息。 核心思想：通过引入额外的分组结构，对每个组内的变量一起进行正则化，既保持了权重的稀疏性，又考虑了变量之间的组内关联性。 应用场景：在金融市场中，Group Lasso能够更好地处理具有分组关系的变量。例如，分析不同商业领域的公司时，...
AI代码解释 predict(fit # 非零系数的身份 原始拟合(对完整数据集)返回为fit; 其他几种惩罚是可用的,逻辑回归和 Cox 比例风险回归的方法也是如此。 本文摘选《R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化》...
Multi-Layer Group-LassoQuentin Grimonprez
上述代码实现了一个完整的Group Lasso模型流程,包括数据准备、模型定义、拟合以及评估。在实际应用中,你可以根据具体需求调整正则化参数、数据集等。
Group Lasso 前面的Lasso的讲解跳过,直接来到我们需要使用到的Group Lasso。 在Lasso回归中,是单独地看待每个特征(即假定特征不存在先验的分组),但有些使用场景下,变量本身就存在分组,比如在股市分析问题中,来自同一个商业领域的公司可以划分到一个小组。在2006年【Model selection and estimation in regression with ...
lasso回归与group lasso回归 lasso回归的缺点,线性回归存在一个很重要的问题就是过拟合(overfitting)问题,所谓过拟合简单直白的说就是模型的训练误差极小,而检验误差很大。一个好的学习器不仅能够很好的拟合训练数据,而且能够对未知样本有很强的泛化能力,即低泛化误差
用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现R语言高维数据惩罚回归方法:主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据(含练习题)广义线性模型glm泊松回归的lasso、弹性网络分类预测学生考试成绩数据和交叉验证贝叶斯分位数回归、lasso和自...