链接:Lasso回归算法: 坐标轴下降法与最小角回归法小结 1、python实现坐标轴下降法求解Lasso 我们采用坐标轴下降法来求参数:python代码实现如下: 代码语言:javascript 复制 #临时写的函数,要在引入一个copy包,进行深度拷贝 #大家写一份代码,把要引入的包全放在最前面importcopy defCoordinateDescent(x,y,epochs,learni...
语言环境:Python 3.7 编译器:Jupyter Lab Pandas:1.3.5 Numpy:1.19.3 Scipy:1.7.3 Matplotlib:3.1.3 项目专栏:【Python实现经典机器学习算法】附代码+原理介绍 一、基于原生Python实现Lasso回归(Lasso Regression) Lasso算法(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,最小绝对值收缩和选择算法)是一种线性回归...
1)使用 Ridge 改进的多项式回归算法,随着 α 的改变,拟合曲线始终是各曲线,直到最后变成一条几乎水平的直线;也就是说,使用 Ridge 改造的多项式回归算法,得到的模型变量前还是有系数,因此很难得到一天斜的直线; 2)而使用 Lasso 改进的多项式回归算法,随着 α 的改变,拟合曲线会很快变成一条斜的直线,最后慢慢变成一...
此外,上面的代码示例假设你已经拟合了LassoCV模型,并将其存储在变量model中。如果你的模型变量名称不同,请相应地替换。 plt.axvline( model.alpha_, linestyle="--", color="k", label="alpha: CV 2.Python高维统计建模变量选择:SCAD平滑剪切绝对偏差惩罚、Lasso惩罚函数比较 变量选择是高维统计建模的重要组成部...
运行效率高,代码收敛快 读取数据、图型化查看数据分布 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #读取数据 path='F:\python\机器学习\data\梯度下降求解逻辑回归\梯度下降\data\logireg_data.txt' data=pd.read_csv(path,header=None,names=['e1','e2','admitted']) ...
接下来,我们可以使用Scikit-learn中的LassoCV类来计算Lasso路径,并使用Matplotlib绘制可视化图表。以下是一个简单的Python代码示例: ```python from sklearn.linear_model import LassoCV import matplotlib.pyplot as plt #计算Lasso路径 model=LassoCV(cv=10).fit(X,y) ...
python实现线性回归之lasso回归 Lasso回归于岭回归非常相似,它们的差别在于使用了不同的正则化项。最终都实现了约束参数从而防止过拟合的效果。但是Lasso之所以重要,还有另一个原因是:Lasso能够将一些作用比较小的特征的参数训练为0,从而获得稀疏解。也就是说用这种方法,在训练模型的过程中实现了降维(特征筛选)的目的。
Python中Ridge回归的示例代码: python fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression, Lasso, Ridge fromsklearn.metricsimportmean_squared_error # 加载数据 df = pd.read_csv(URL, header=None) # 为简单起见,选择一个特征和100个实例 y = df.loc[:100, 13] # 目标标签 ...
以下是Python中使用Lasso回归的示例代码: python 输出结果为: L2正则化 L2正则化,也被称为L2范数或Ridge(在回归问题中),通过将权重强制变小来防止过拟合,但不会使其完全为0。 在执行L2正则化时,我们在损失函数中添加的正则化项是所有特征权重的平方和: ...