什么是lasso回归?Lasso回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression)是一种线性回归模型,通过引入L1正则化(即Lasso惩罚项),对模型中的系数进行压缩,使某些系数缩减至零,从而实现特…
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...
首先,我们为 Ridge 回归定义一个通用函数,类似于为简单线性回归定义一个函数,Python 代码如下: from sklearn.linear_model import Ridge def ridge_regression(data, predictors, alpha, models_to_plot={}): #Fit the model ridgereg = Ridge(alpha=alpha,normalize=True) ridgereg.fit(data[predictors],data['y...
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import sklearn.datasets #生成100个一元回归数据集 x,y = sklearn.datasets.make_regression(n_features=1,noise=5,random_state=2020) plt.scatter(x,y) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 如上所示,生成了一个一元回归数据集,如果...
""" def __init__(self, degree, reg_factor, n_iterations=3000, learning_rate=0.01): self.degree = degree self.regularization = l1_regularization(alpha=reg_factor) super(LassoRegression, self).__init__(n_iterations, learning_rate) def fit(self, X, y): X = normalize(polynomial_features...
介绍了交叉验证、过拟合、正则化的概念。用sklearn实验了岭回归的交叉验证。简单介绍了LASSO回归与弹性网络。, 视频播放量 10554、弹幕量 7、点赞数 196、投硬币枚数 137、收藏人数 498、转发人数 68, 视频作者 病梅先生, 作者简介 去追寻理想,去光荣地失败!,相关视频:
正则线性模型之岭回归(Ridge Regression)、套索回归(Lasso Regression)、和弹性网络(Elastic Net) 正则线性模型 减少过度拟合的一个好办法就是对模型正则化(即约束它):它拥有的自由度越低,就越不容易过度拟合数据。比如,将多项式模型正则化的简单方法就是降低多项式的阶数。 对线性模型来说,正则化通常通过约束模型...
class l1_regularization(): """ Regularization for Lasso Regression """ def __init__(self, alpha): self.alpha = alpha def __call__(self, w): return self.alpha * np.linalg.norm(w) def grad(self, w): return self.alpha * np.sign(w) 然后是lasso回归代码: 代码语言:javascript 代码运...
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。
3. Python实现：- 从头开始实现LassoRegression，通过纯Python代码演示了模型的训练、预测以及参数初始化过程。- 通过对比，验证了自实现模型与sklearn库Lasso的性能相似，确保了实现的正确性。4. 实际操作：- 生成数据集进行模型训练和测试，观察MSE和R2指标以评估模型性能。- 结果可视化展示，自实现模型与...