只要数据线性相关,用LinearRegression拟合的不是很好,需要正则化,可以考虑使用岭回归(L2), 如何输入特征的维度很高,而且是稀疏线性关系的话, 岭回归就不太合适,考虑使用Lasso回归。 1.5代码实现 GitHub代码–L2正则化 2.L1正则化(lasso回归) 2.1公式 L1正则化与L2正则化的区别在于惩罚项的不同: min(12m[∑i=1m(...
一般来说,如果L1和L2对比,L2比L1要好一些,因为L2之后,精度更好且较好适应、拟合。L1的效果在处理稀疏数据时候比较棒,且有利于稀疏数据的特征。 那么从理论上来说,L1+L2=Elastic Nets的办法,既可以处理稀疏问题,同时也可以保证精度。 但是,实际上引入超参数会难以适当,至少在超参数搜索上成本较高,实际案例中很少...
岭回归引入的正则化项是L2正则化,它是回归系数的平方和。这个正则化项的作用是限制回归系数的大小,使它们不能过大。因此,岭回归有助于处理多重共线性问题,同时也可以防止过拟合。由于L2正则化是平方和的形式,所以它倾向于平滑回归系数,使它们趋向于均匀分布,不太容易生成稀疏模型。 岭回归的拟合曲线通常是平滑的,...
LASSO回归,又称L1正则化,是另一种处理多重共线性问题的线性回归方法。与岭回归不同,LASSO回归在损失函数中添加的正则化项是回归系数的绝对值之和,其数学表达式如下: 与岭回归相比,LASSO回归有以下特点: ●LASSO回归具有特征选择的能力,它可以将某些回归系数缩减至零,从而自动选择重要的特征。 ●可以用于稀疏数据集的...
ElasticNet综合了L1正则化项和L2正则化项,以下是它的公式: 3.2使用场景 ElasticNet在我们发现用Lasso回归太过(太多特征被稀疏为0),而岭回归也正则化的不够(回归系数衰减太慢)的时候,可以考虑使用ElasticNet回归来综合,得到比较好的结果。 3.3代码实现
L1正则化和L2正则化的区别 主要参考: 1、 L1正则化方法(lasso)和L2(ridge)正则化方法的区别_王小白的博客-CSDN博客2、 机器学习之 线性回归( L1正则化(Lasso回归)+ L2正则化(Ridge回归))(五) 1、L1正则… 咖啡不加糖也很甜 BN与Conv层的合并 YpSprimer BN和LN之间的关系 有一篇博文写的很简单明了,窃记...
一、正则化项不同 岭回归:岭回归采用L2正则化项,将L2范数(平方和)加入损失函数,使得模型的系数不会过大,有效防止过拟合。Lasso回归:Lasso回归采用L1正则化项,将L1范数(绝对值和)加入损失函数,使得模型的系数可以被稀疏化,即某些系数变为0,实现变量选择和特征提取。 二、变量选择方式不同岭回归:岭回归对特征...
1.计算复杂度较高:由于L1正则化的非光滑性,优化过程较为复杂,计算成本较高。 2.稳定性问题:由于某些系数可能完全为零,模型的稳定性可能受到影响。 什么是岭回归? 岭回归(Ridge Regression)是一种用于处理多重共线性的有偏估计回归方法,它通过在普通最小二乘法的基础上加入L2正则化项...
1. L1正则化(Lasso回归):在损失函数中添加权重的绝对值的和。公式如下: L = ∑(y - f(x))^2 + λ∑|w| 其中,y 是真实值,f(x) 是预测值,w 是模型的权重,λ 是正则化参数。 2. L2正则化(岭回归):在损失函数中添加权重的平方和。公式如下: ...