lasso.fit(X_train, y_train) # 预测结果 y_pred = lasso.predict(X_test) # 计算均方误差mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print("均方误差:", mse) # 可视化拟合效果 plt.plot(y_test, label='True Values') plt.plot(y_pred, label='Predictions') plt.xlabel('Index') plt.ylabel...
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 print(pd.Series(...
3. 计算损失函数的梯度:计算损失函数关于预测值y_hat的梯度,即对于线性回归问题,计算损失函数关于y_hat的偏导数。 4. 计算L1正则化项的梯度:计算L1正则化项关于权重系数w的梯度,即L1范数的导数。L1范数的导数可以表示为w的符号函数。(高中数学,就是上图里的sign函数) 5. 计算总的梯度:将损失函数的梯度和L1正...
# scaler = StandardScaler() # X = scaler.fit_transform(X) # 可选 影响最大当属参数梯度计算: # L2损失函数 loss = np.sum((y_hat-y)**2)/(2*num_train) + alpha*(np.sum(np.square(w)))/2 # 参数梯度计算 dw = np.dot(X.T, (y_hat-y)) /num_train + alpha*w/num_train ###...
接着，我们使用fit()方法训练模型，并输出特征权重。通过特征权重，我们可以看到哪些特征对目标变量的影响...
最佳lambda值:cv_fit$lambda.min 输出最佳lambda值时,lasso回归的系数 predict(fit,s = cv_fit$lambda.min,type='coefficient') 利用最佳lambda值拟合的lasso模型输出测试集的结果,并计算MSE pred.lasso2 = predict(fit,newx = as.matrix(test[,-9]),s = ...
以上代码中,我们首先通过load_boston函数加载了波士顿房价数据集,并用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。然后,我们使用Lasso类创建了一个Lasso回归模型,并通过fit方法拟合了模型。最后,我们使用训练好的模型对测试集进行预测,并计算了均方误差作为评估指标。
lasso_best.fit(X_train, y_train) 显示模型系数和名称: # 获取最佳模型的系数 coef = lasso_best.coef_ # 将系数和特征名称结合起来 # 显示特征及其对应系数 print(feature_coef.sort_values()) 请注意,上面的代码片段假设您有一个包含特征名称的DataFrame X_df。在实际应用中,您需要将X_train转换为DataFram...
lasso_best.fit(X_train, y_train) 显示模型系数和名称: # 获取最佳模型的系数coef = lasso_best.coef_# 将系数和特征名称结合起来# 显示特征及其对应系数print(feature_coef.sort_values()) 请注意,上面的代码片段假设您有一个包含特征名称的DataFrameX_df。在实际应用中,您需要将X_train转换为DataFrame(如果...
fit = glmnet(x, y) 可以通过执行plot 函数来可视化系数 : plot(fit) 每条曲线对应一个变量。它显示了当λ变化时,其系数相对于整个系数向量的ℓ1范数的路径。上方的轴表示当前λ处非零系数的数量,这是套索的有效自由度(df)。用户可能还希望对曲线进行注释。这可以通过label = TRUE 在plot命令中进行设置来完...