偏差会增加、方差会减少。在预测误差或均方误差方面，LASSO的表现和岭回归类似。但LASSO在解释方面有很大...
1.1 lasso回归 与 ridge 回归主要思想相同 在岭回归中,我们通过残差平方和与惩罚项总和最小,以确定岭回归模型。岭回归的惩罚项是λ x (斜率的平方)。岭回归模型通过在训练模型中引入少量偏差,从而减少该模型在多个数据集中的方差。 Lasso回归同样是通过残差平方和与惩罚项总和确定lasso回归模型,但lasso回归的惩罚项...
所谓正则化`Regularization`, 指的是在回归模型代价函数后面添加一个约束项, 在线性回归模型中,有两种不同的正则化项 1. 所有参数绝对值之和,即L1范数,对应的回归方法叫做Lasso回归 2. 所有参数的平方和,即L2范数,对应的回归方法叫做Ridge回归,岭回归 岭回归对应的代价函数如下 lasso回归对应的代价函数如下 红框标...
∑i=1n(Yi−∑j=1pXijβj)2+λ∑j=1pβj2 Ridge 和 LASSO最大的区别在于,当λ变得很大时,LASSO 回归中某些参数(也就是β)可以会变为0. 为什么? 这个可以通过理论证明,但是用几何方法理解可能更直观。首先两个回归公式中都存在一个 残差平方项(residual sum of squares, RSS) RSS=∑i=1n(Yi−∑j=...
因此，Ridge回归在正则化后通常会保留所有的特征，但每个特征的系数会相对较小。这意味着Ridge回归不会...
Lasso在特征选择时候非常有用,而Ridge就只是一种规则化而已。 五:L1范数和L2范数之反向传播的理解 L1范数: 因为存在不可导的地方,其解决方法参见:LARS、FIST、坐标轴下降法。 LARS:blog.csdn.net/xbinworld FIST:cnblogs.com/louisanu/p/ 坐标轴下降法:blog.csdn.net/qq_327420L2范数: 在这里插入图片描述 参考...
为了清楚地阐述两者的区别，接下来将从原理出发，首先介绍正则化方法，然后对比Lasso回归和Ridge回归的差异。正则化方法 通常，模型产生过拟合的现象表现为在训练集上误差较小，而在测试集上误差较大。这往往是由于训练数据中存在噪声，我们试图尽可能拟合每个样本点，包括噪声点，从而导致了复杂的模型。最终...
Ridge回归,即添加了L2正则化的线性回归;Lasso,即添加了L1正则化的线性回归。L1和L2正则化的目的都是使模型系数尽可能小,从而解决模型的过拟合问题。他们的区别在于,l1正则化限制模型系数的l1范数尽可能小;l2正则化限制模型系数的l2范数尽可能小。即,Lasso回归会趋向于产生少量的特征,而其他的特征都是0,而Ridge回归...
在二维示例中，考虑[公式]和[公式]，Ridge的限制用蓝色圆表示，其半径取决于参数c，而LASSO的限制则为蓝色方块，大小取决于c。在优化过程中，LASSO的惩罚导致参数空间更倾向于选择那些使RSS和惩罚项和最小的点，这可能导致其中一个参数为0，而Ridge则不会。理解这些几何概念，可以帮助我们直观地看到LASSO...