alphas_:对于每个l1_ratio,用于拟合的alpha网格。 dual_gap_:最佳alpha(alpha_)优化结束时的双重间隔。 n_iter_ int:坐标下降求解器运行的迭代次数,以达到指定容忍度的最优alpha。 ### 方法 fit(X, y[, sample_weight, check_input]) 用坐标下降法拟合模型。 get_params([deep]) 获取此估计器的参数。 pa...
dual_gap_:最佳alpha(alpha_)优化结束时的双重间隔。 n_iter_ int:坐标下降求解器运行的迭代次数,以达到指定容忍度的最优alpha。 ### 方法 fit(X, y[, sample_weight, check_input]) 用坐标下降法拟合模型。 get_params([deep]) 获取此估计器的参数。 path(X, y, *[, l1_ratio, eps, n_alphas, ...
mse_path_:每次折叠不同alpha下测试集的均方误差。 alphas_:对于每个l1_ratio,用于拟合的alpha网格。 dual_gap_:最佳alpha(alpha_)优化结束时的双重间隔。 n_iter_ int:坐标下降求解器运行的迭代次数,以达到指定容忍度的最优alpha。 ### 方法 fit(X, y[, sample_weight, check_input]) 用坐标下降法拟合模型。
因为特征里的数据有些分布不太均匀如w【1,0,0,0】有些系数过大,这时候可以使用lasso回归:多加了一个绝对值项来惩罚过大的系数,alphas参数即是入|w|,惩罚力度越大,alphas值越大,若alphas=0,即没有惩罚项,就等于线性回归,即最小二乘法。 选择alphas值的方法有两个 方法一:建一个for循环,测试alphas等于多...
alphas_:对于每个l1_ratio,用于拟合的alpha网格。 dual_gap_:最佳alpha(alpha_)优化结束时的双重间隔。 n_iter_int:坐标下降求解器运行的迭代次数,以达到指定容忍度的最优alpha。### 方法fit(X,y[,sample_weight,check_input])用坐标下降法拟合模型。
alphas:用于指定多个lambda值的元组或数组对象,默认该参数包含0.1、1和10三种值。 fit_intercept:bool类型参数,是否需要拟合截距项,默认为True。 normalize:bool类型参数,建模时是否需要对数据集做标准化处理,默认为False。 scoring:指定用于评估模型的度量方法。
lasso_cv=LassoCV(alphas=Lambdas,normalize=True,cv=10,max_iter=10000) lasso_cv.fit(x_train,y_train) #基于最佳lambda值建模 lasso=Lasso(alpha=lasso_cv.alpha_,normalize=True,max_iter=10000) lasso.fit(x_train,y_train) #打印回归系数
lasso=LassoCV(alphas=lasso_alphas,cv=cv,n_jobs=-1)lasso.fit(X_scaled,y)print('alpha: %.2f'%lasso.alpha_) 结果如下: alpha:0.03 等一下,难道不是上面的0.08的相同数据的Alpha吗?是的。差异的原因是什么?LassoCV使用R²得分,您无法更改它,而在更早的时候,我们在GridSearchCV对象中指定了MAE(正负...
alphas=(0.1, 1.0, 10.0), fit_intercept=True, normalize=False, scoring=None, # 指定用于评估模型的度量方法 cv=None, # 指定交叉验证的重数 gcv_mode=None, #用于指定执行广义交叉验证的方法,取值有:“auto”、“svd”、“engin” store_cv_values=False # bool类型参数,是否在每一个Lambda值下都保存交...
LassoCV #通过交叉验证求出最优的参数 Lambdas=np.logspace(-5,2,500) lasso_cv=LassoCV(alphas=...