弹性网络ElasticNet 弹性网络的目标函数: 弹性网络则是同时使用了L1和L2作为正则化项,ElasticNet在sklearn的地址:ElasticNet 参数中l1_ratio为L1范数惩罚项所占比例,0 <= l1_ratio <= 1。若l1_ratio =0时,弹性网络退化为ridge(只剩L2范数的惩罚项)。 参数中alpha即为上式中的α,越大对参数惩罚越大,越不容...
弹性网络ElasticNet 弹性网络的目标函数: 弹性网络则是同时使用了L1和L2作为正则化项,ElasticNet在sklearn的地址:ElasticNet 参数中l1_ratio为L1范数惩罚项所占比例,0 <= l1_ratio <= 1。若l1_ratio =0时,弹性网络退化为ridge(只剩L2范数的惩罚项)。 参数中alpha即为上式中的α,越大对参数惩罚越大,越不容...
需要使用不同的正则化类。 当我们将 L2 正则化应用于线性回归的损失函数时,称为Ridge回归。 当我们将 L1 正则化应用于线性回归的损失函数时,它被称为Lasso 回归。 当我们将 L1 和 L2 正则化同时应用于线性回归的损失函数时,称为Elastic Net回归。 以上所有回归类型都属于正则化回归的范畴。下面我们详细讨论每种...
了解正则化与线性回归的关系，尤其是L1、L2或L1和L2的组合，可以帮助我们更好地理解Lasso回归、Ridge回归和ElasticNet回归。正则化的目的是缓解过拟合问题，它通过在损失函数中添加惩罚项来限制模型的学习过程，使模型在数据集上表现更好。常见的正则化形式有三种：L2、L1和L1与L2的混合。在最小化损失函...
Ridge:偏向于产出均匀的权重，得到的特征权值分布类似，可以看成只要给特征，我就统统考虑，统统吃下，...
4. ridge回归和Lasso回归 岭回归(ridge regression, Tikhonov regularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法,对病态数据的拟合要强于最小二乘法。
LASSO与 Elastic Net 家族成员Ridge回归的区别在于，前者在α=1时强调变量筛选，通过正方形约束促使部分变量系数为零；而Ridge（α=0）则更倾向于复杂度调整，通过圆形约束维持所有变量的影响。Elastic Net是两者之间的折衷，通过调整α值，平衡变量选择和复杂度控制。在实际应用中，LASSO通过图示（如系数...
Elastic Net可以在特征选择和处理多重共线性之间找到一个平衡。### 总结 - **Ridge回归**：L2正则化...
Ridge Regression(称岭回归或脊回归)、Lasso Regression和Elastic Net Regression是结构风险最小化方法。 所谓结构风险最小化,即李航《统计学习方法》中所讲到的,在经验风险(经验损失)最小化的基础上加上一个正则项或惩罚项。 结构风险定义 经验损失:可以理解为最小化损失函数,损失函数形式可为多种形式,如线性回归中...