本文将从Lasso回归分析讨论其损失函数、如何处理多重共线性、如何通过特征系数压缩以实现特征选择以及简单介绍了选择正则化系数类LassoCV,并以在加利福利亚房屋数据集应用加以说明。 损失函数 与岭回归一样,在多元线性回归的损失函数上加上了正则项,不同的是表达为系数 w 的L1-范式(即系数 w 的绝对值)乘以正则...
首先,我们需要初始化一个LassoCV模型,设置5折交叉验证,并拟合模型: # 将数据集分为特征矩阵X和目标变量y X = data.drop('MEDV', axis=1) y = data['MEDV'] # 初始化LassoCV模型 lasso_cv = LassoCV(cv=5) # 拟合模型 lasso_cv.fit(X, y) # 获取最佳的alpha值 best_alpha = lasso_cv.alpha_...
y<-mtcars$mpgX<-as.matrix(mtcars%>%select(-mpg))# 使用交叉验证执行Lasso回归以确定最佳lambda值 cv_model<-cv.glmnet(X,y,alpha=1,family="gaussian")# 绘制交叉验证误差曲线plot(cv_model)# 绘制变量系数随lambda变化的动态过程图plot(cv_model$glmnet.fit,xvar="lambda",label=FALSE)legend("topright...
1.1.3.2.1 使用交叉验证 调参可供使用的有两个函数LassoCV()和LassoLarsCV()(LassoCV 基于坐标梯度下降,LassoLarsCV 基于最小角回归),它们在不同数据集上的性能并不同。LassoCV 通常用于具有多个共线特征的高维数据集,LassoLarsCV 能探索更多相关的\alpha参数值的优势。如果样本数相对于特征数很少时,通常 Lasso...
通过交叉验证，我们可以选择平均误差最小的那个λ，即mod_cv$lambda.min也可以选择平均误差在一个标准差以内的最大的λ，即mod_cv$lambda.1se。# lambda.min : the λ at which the minimal MSE is achieved.# lambda.1se : the largest λ at which the MSE is within one standard error of the ...
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 print(pd.Series(index=['Intercept']+x_train.columns.tolist(), data=[lasso.intercept...
python可视化lassocv特征筛选之后的特征的相关性分析热力图, 这篇博客主要是对CS231nassignment3中的网络可视化部分进行整理。我使用的是Pytorch框架完成的整个练习,但是和Tensorflow框架相比只是实现有些不一样而已,数学原理还是一致的。 &
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 print(pd.Series(index=['Intercept']+x_train.columns.tolist(), data=[lasso.intercept...
♦ linear_model.LassoCV类 ① 自定义alpha范围测试 ② LassoCV默认参数配置测试 一、linear_model.LassoCV() 使用交叉验证的 Lasso类的参数看起来与岭回归略有不同,这是由于 Lasso对于alpha的取值更加敏感的性质决定的。之前提到过,由于 Lasso对正则化系数的变动过...
cv[, cv_opts] 表示 select lambda* using CV; the default adaptive[, adapt_opts cv_opts]表示 select lambda* using an adaptive lasso plugin[, plugin_opts] 表示 select lambda* using a plugin iterative formula bic[, bic_opts] 表示select lambda* using BIC function ...