Only a few variables with medium/large effect: 使用Lasso回归 3)岭回归也称为L2 正则化,Lasso回归也称为L1正则化 岭回归与Lasso回归最大的区别在于岭回归引入的是L2范数惩罚项,Lasso回归引入的是L1范数惩罚项,Lasso回归能够使得损失函数中的许多θ均变成0,这点要优于岭回归,因为岭回归是要所有的θ均存在的,...
lasso回归: lasso回归的特色就是在建立广义线型模型的时候,这里广义线型模型包含一维连续因变量、多维连续因变量、非负次数因变量、二元离散因变量、多元离散因变,除此之外,无论因变量是连续的还是离散的,lasso都能处理,总的来说,lasso对于数据的要求是极其低的,所以应用程度较广;除此之外,lasso还能够对变量进行筛选...
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