对模型精度来说十分重要。岭回归通过牺牲线性回归的无偏性降低方差,有可能使得模型整体的测试误差较小,提高模型的泛化能力。Lasso回归(L1正则化的例子):岭回归的一个很显著的特点是:将模型的系数往零的方向压缩,但是岭回归的系数只能呢个趋于0但无法等于0,换句话说,就是无法做特征选择。能否使用压缩估计的思想做到像...
from sklearn import linear_model # 导入模型参数 reg = linear_model.Lasso(alpha = 0.1)#导入模型传入参数alpha=0.1 reg.fit([[0, 0], [1, 1]], [0, 1])#训练数据 #Lasso(alpha=0.1, copy_X=True, fit_intercept=True, max_iter=1000,normalize=False, positive=False, precompute=False, random...
图中有两条虚线,左边的lambda.min虚线指示最小MSE对应的横坐标,靠右的lambda.1se虚线指距离lambda.min一个标准误的位置,因其包含的变量更少,所以模型更简洁。在实际应用中若lambda.min与lambda.1se的MSE差别不大,可考虑更简洁模型;若差别较大,则根据研究目的选择更准确的lambda.min或更简洁的lambda.1se。从图3...
弹性网最初由Zou和Hastie (2005)提出,将Lasso扩展为具有惩罚项,该惩罚项是Lasso使用的绝对值惩罚和岭回归使用的平方惩罚的混合体。 与Lasso解相比,弹性网的系数估计对高度相关协变量的存在更加稳健。 对于线性模型,弹性网的惩罚目标函数为 其中是协变量x上的p维系数向量。 给定和的值,估计的是使Q最小化的系数。
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值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径 正则化(regularization) 该算法速度快,可以利用输入矩阵x中的稀疏性,拟合线性、logistic和多项式、poisson和Cox回归模型。可以通过拟合模型进行各种预测。它还可以拟合多元线性回归。” 例子 加载数据 这里加载了一个高斯(连续Y)的例子。
图4展示了LASSO回归模型减少变量数目和调整系数的过程。横坐标含义与图1一致,纵坐标表示每个变量在模型中的系数。此图反映了各个变量的重要程度,不同颜色的线代表不同的变量,随着惩罚项λ的增加,一些不重要的变量系数很快就变为0,而越重要的变量,惩罚项对变量系数的影响越小,就越能够留到最后。例如此图中lambda....
模型类型可以是线性(linear)、逻辑斯蒂(logit)、概率(probit)或泊松(poisson)。 alwaysvars 是始终包含在模型中的变量。 othervars 是elasticnet选择包含在模型中或排除在外的变量。 noconstant 表示抑制常数项 selection(cv[, cv_opts]) 表示使用交叉验证(CV)选择混合参数 alpha* 和套索惩罚参数 lambda* ...
值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径 正则化(regularization) 该算法速度快,可以利用输入矩阵x中的稀疏性,拟合线性、logistic和多项式、poisson和Cox回归模型。可以通过拟合模型进行各种预测。它还可以拟合多元线性回归。” 例子 加载数据 这里加载了一个高斯(连续Y)的例子。