Lasso回归是一种常用的线性回归方法,它通过加入L1正则化项来实现特征选择。在Python中,我们可以使用scikit-learn库来实现Lasso回归,并且可以调整不同的参数来获得更好的模型效果。在本文中,我们将详细介绍Lasso回归的参数以及如何使用这些参数来优化模型。 Lasso回归参数 在scikit-learn库中,Lasso回归的主要参数包括: alph...
用len()函数可以获得 list 元素的个数: >>> len(classmates) 用索引来访问 list 中每一个位置的元素 >>> classmates[0] len(classmates) - 1,如果要取最后一个元素,除了计算索引位置外,还可以用 -1做索引,直接获取最后一个元素, -2 list 元素也可以是另一个 list,比如: >>> s = ['python', 'jav...
在python中,我们可以使用scikit-learn库来调用Lasso函数。其调用格式如下: ```python from sklearn.linear_model import Lasso lasso_reg = Lasso(alpha=0.1) lasso_reg.fit(X, y) ``` 在这里,我们首先导入Lasso函数,然后创建一个Lasso回归对象lasso_reg。在创建对象的我们可以通过alpha参数来调节正则化的强度。
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。
参数说明如下: 参数 含义 alpha 范数的系数,控制收缩约束的程度 fit_intercept 模型计算时是否含有常数项 normalize 是否要在回归前对数据X进行归一化 random_state 生成随机数时的随机数种子,保证求解结果的可重复性 selection 如果设置为“random”,则每次迭代都会更新随机系数,而不是默认情况下按顺序循环使用特征 为...
python # alpha 参数控制 L1 正则化的强度。较大的 alpha 值会导致更多的特征被压缩到零。lasso = ...
此外,为了更深入地了解模型选择过程,我们还可以绘制Lasso路径图,该图展示了交叉验证过程中不同alpha值对应的均方误差。这有助于我们理解alpha参数如何影响模型的复杂度以及预测性能。 python复制代码 # 绘制Lasso路径图 plt.plot(alphas, coefs.T, '-')
在本教程中,我们将学习如何用Python中的LARS和Lasso Lars算法拟合回归数据。我们将在本教程中估计住房数据集。这篇文章包括 准备数据 如何使用LARS 如何使用Lasso LARS 让我们从加载所需的包开始。 from sklearn import linear_model准备数据 我们将加载波士顿的数据集,并将其分成训练和测试两部分。
岭回归的Python实现 通过矩阵的形式计算ŵ , 可以很简单的实现 defridge_regression(X,y,lambd=0.2): ''' 获取岭回归系数 ''' XTX=X.T*X m,_=XTX.shape I=np.matrix(np.eye(m)) w=(XTX+lambd*I).I*X.T*y returnw 岭迹图 可以知道求得的岭系数wi是岭参数λ的函数,不同的λλ得到不同...