一种是把test set的feature进行normalization。 另外一种是把weights也进行normalization,可以参考第五周第二个作业。 13.假设我们想达到sparsity的目的,使用ridge regression,然后把w<threshold的w都干掉,这个策略可不可行? 不可行。当有强相关(共线性)的特征时,比如以房价预测为例,#bathroom和#shower强相关,那么ridge...
lasso regression 降维 特征构建是一种升维操作,针对特征解释能力不足,可以通过特征构建的方法来增加特征解释力,从而提升模型效果。随着近几年大数据技术的普及,我们可以获取海量数据,但是这些海量数据带给我们更多信息的同时,也带来了更多的噪音和异常数据。如何降维去噪成为很多企业关注的焦点。 什么是特征选择 特征选择( ...
特征选择(Feature Selection)是机器学习中的一个重要步骤,它涉及到从原始特征集中选择最相关、最有信息量的特征子集,以用于模型训练和预测。这个过程的目的是提高模型的性能、减少计算成本、增强模型的可解释性,并可能提高模型的泛化能力。以下是特征选择的几个关键点: ...
如果是exp-Loss,那就是牛逼的 Boosting了; 如果是log-Loss,那就是Logistic Regression了;还有等等。不同的loss函数,具有不同的拟合特性,这个也得就具体问题具体分析的。但这里,我们先不究loss函数的问题,我们把目光转向“规则项Ω(w)”。 2、第二项- 规则化函数Ω(w) 一般是模型复杂度的单调递增函数,模型越...
对于ridge regression 进行 feature selection,你说它完全不可以吧也不是,weight 趋近于 0 的 feature 不要了不也可以,但是对模型的效果还是有损伤的,这个前提还得是 feature 进行了归一化。 如果你的模型中有很多变量对模型都有些许影响,那么用Ridge;当数据量特别大的时候更倾向于用Ridge,因为Ridge计算起来更快。
如果是log-Loss,那就是Logistic Regression了;还有等等。不同的loss函数,具有不同的拟合特性,这个也得就具体问题具体分析的。但这里,我们先不究loss函数的问题,我们把目光转向“规则项Ω(w)”。 2、第二项-规则化函数Ω(w) 一般是模型复杂度的单调递增函数,模型越复杂,规则化值就越大。比如,规则化项可以是模...
Minimum sample size: The minimum sample size required for Lasso regression depends on the number of features and the level of noise in the data. A rule of thumb is to have at least 5-10 observations per feature. Optimal sample size: For best results, it is recommended to have a sample ...
Feature Selection for Thermal Comfort Modeling based on Constrained LASSO RegressionThermal comfort is influenced by many factors and can vary significantly between different individuals. Therefore, modeling personal thermal comfort is a complex challenge and requires a detailed knowledge about environmental ...
plt.title('Lasso regression coefficients Vs. alpha') plt.legend(df.drop('price',axis=1, inplace=False).columns) plt.show() 图中展示的是不同的变量随着alpha惩罚后,其系数的变化,我们要保留的就是系数不为0的变量,alpha值不断增大系数才变为0的变量在模型中越重要。
Lasso's regression coefficient tables and cut—off distances not only help to understand models but also guide more effective characterization selection and model optimization. Lasso回归所得的系数表和截距对于理解模型和进行特征选择具有重要意义。在实际应用中,可以根据系数的大小和截距的意义,对特征进行筛选和...