Python sklearn Lasso用法及代码示例本文简要介绍python语言中 sklearn.linear_model.Lasso 的用法。 用法: class sklearn.linear_model.Lasso(alpha=1.0, *, fit_intercept=True, normalize='deprecated', precompute=False, copy_X=True, max_iter=1000, tol=0.0001, warm_start=False, positive=False, random_...
本部分将讲解如何使用原生Python来实现Lasso回归,本文并没有直接使用 sklearn 中的Lasso,而是利用纯Python实现一个效果一致的Lasso Regression,因为这样才能够帮新手小白理解算法内部的具体流程。 3.1 导包 对于本项目主要使用到的第三方库有以下几种,都是比较常见的 numpy:模块用于科学计算,包括数组和矩阵计算,随机数生...
步骤1:导入数据并对数据进行预处理 # 导入必要的库importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler# 读取数据data=pd.read_csv('data.csv')# 分割特征和标签X=data.drop('target',axis=1)y=data['target']# 数据标准化scaler=Standar...
import matplotlib.pyplot as plt # 可视化绘制 from sklearn.linear_model import Lasso,LassoCV,LassoLarsCV # Lasso回归,LassoCV交叉验证实现alpha的选取,LassoLarsCV基于最小角回归交叉验证实现alpha的选取 # 样本数据集,第一列为x,第二列为y,在x和y之间建立回归模型 data=[ [0.067732,3.176513],[0.427810,3....
导入所需库：python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import Lass...
本文简要介绍python语言中 sklearn.covariance.GraphicalLasso 的用法。 用法: class sklearn.covariance.GraphicalLasso(alpha=0.01, *, mode='cd', tol=0.0001, enet_tol=0.0001, max_iter=100, verbose=False, assume_centered=False)使用l1 惩罚估计器的稀疏逆协方差估计。在用户指南中阅读更多信息。
python # 导入所需模块 importmatplotlib.pyplotasplt fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression fromsklearn.metricsimportmean_squared_error # 加载数据 df = pd.read_csv # 选择一个特征 # 为了简单起见,只使用100个实例 X = df.loc[:100, 5] ...
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。
简单的Python代码如下: importnumpy as npfromsklearnimportlinear_model data=np.genfromtxt('C:/Users/Lenovo/Desktop/学习/机器学习资料/线性回归以及非线性回归/longley.csv',delimiter=',') x_data=data[1:,2:] y_data=data[1:,1] model=linear_model.LassoCV()#直接调用Lasso的交叉验证算法。它可以自...
python. from sklearn.linear_model import Lasso. import numpy as np. # 创建一些示例数据。 X = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])。 y = np.array([1, 2, 3])。 # 创建Lasso回归模型。 lasso_reg = Lasso(alpha=0.1)。 # 拟合模型。 lasso_reg.fit(X, y)。 # 获取回归系数。