lasso目标函数 Lasso是一种线性回归算法,其目标函数为使残差平方和最小化的同时,约束回归系数的L1范数。该目标函数的数学表达式为: minimize ||y - Xβ||^2 +λ||β||_1 其中,y为因变量,X为自变量矩阵,β为回归系数,λ为正则化参数。这个目标函数可以通过优化算法(如坐标轴下降法、最小角回归法等)来求解...
A.LASSO解的可行域为二维面中的菱形,菱形的角更容易与目标函数的等高线相交产生最优解B.与等高线相交的菱形角位于坐标轴上,因此产生稀疏解C.LASSO中稀疏解的L1范数大于非稀疏解,可以产生较大的系数D.LASSO模型中的目标函数的梯度不存在相关知识点: 试题来源: 解析...
Lasso回归的目标函数是最小化残差平方和和自变量的绝对值之和的加权和。这个目标函数可以将某些自变量的系数压缩到零,从而实现变量选择的功能。通过降低模型的复杂度,Lasso回归能够提高模型的泛化能力,并且能够更好地处理多重共线性问题。 与最小二乘法相比,Lasso回归引入了一个正则化项,该项将自变量的绝对值之和加到...