相同点:Lasso回归和岭回归都是对普通线性回归进行正则化的方法,目的都是改善模型的性能,减少过拟合,提高模型的泛化能力。 不同点:Lasso回归使用L1正则化,倾向于产生稀疏解,可用于变量选择;岭回归使用L2正则化,倾向于将系数均匀地缩小,主要用于降低系数的方差,增强模型的稳定性。 正则化参数λ的选择。 作用:正则化参数λ在La
Lasso回归原理。 Lasso回归和岭回归类似,也是在普通线性回归的目标里加了个惩罚项。不过它的惩罚项是回归系数的绝对值之和乘以λ(λ大于等于0 )。 用数学式子写就是,Lasso回归要最小化(y Xβ)^T(y Xβ) + λ∑_j=1^p |β_j| 这个惩罚项有个很神奇的效果,它能让一些回归系数直接变成0。这意味着,Lass...
岭回归(Ridge Regression)和Lasso(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是两种用于处理多重共线性问题的正则化回归方法。这两种方法通过添加正则化项(或惩罚项)来约束模型,使其在变量多、数据噪声大或者存在多重共线性(即自变量之间高度相关)的情况下,能够提高模型的泛化能力和预测效果。 岭回归的原理 岭回...
Lasso回归是一种使用L1正则化的线性回归方法,它可以通过梯度下降法进行求解。下面是Lasso回归梯度下降法的求解步骤: 1. 初始化模型参数:初始化权重系数w和偏置b为0或者随机值。 2. 计算预测值:根据当前的权重系数w和偏置b,计算预测值y_hat。 3. 计算损失函数的梯度:计算损失函数关于预测值y_hat的梯度,即对于线...
机器学习因果推断之机器学习篇从零开始精通机器学习应用4.2岭回归、Lasso、弹性网 算法原理和实战代码(特征选择)多重共线性、矩阵的逆、满秩矩阵、行列式计算多重共线性与相关性岭回归规避多重共线性岭回归调参岭迹图:过时的技术交叉验证选择岭回归的正则化参数Lasso和岭
岭回归(Ridge) 针对高方差,即过拟合的模型,解决办法之一就是对模型进行正则化:限制参数大小(由于本篇博客所提到的岭回归和Lasso都是正则化的特征选择方法,所以对于其他解决过拟合的方法不多赘述)当线性回归过拟合时,权重系数wj就会非常的大,岭回归就是要解决这样的问题。岭回归(Ridge Regression)可以理解为在线性回归...
机器学习因果推断之机器学习篇从零开始精通机器学习应用 4.2岭回归、Lasso、弹性网 算法原理和实战代码(特征选择)多重共线性、矩阵的逆、满秩矩阵、行列式计算多重共线性与相关性岭回归规避多重共线性岭回归调参岭迹图:过时的技术交叉验证选择岭回归的正则化参数 Lasso和岭回归在解决多重共线性方面的异同 Lasso做特征...
Lasso回归是一种使用L1正则化的线性回归方法,它可以通过梯度下降法进行求解。下面是Lasso回归梯度下降法的求解步骤: 1. 初始化模型参数:初始化权重系数w和偏置b为0或者随机值。 2. 计算预测值:根据当前的权重系数w和偏置b,计算预测值y_hat。 3. 计算损失函数的梯度:计算损失函数关于预测值y_hat的梯度,即对于线...
机器学习因果推断之机器学习篇从零开始精通机器学习应用 4.2岭回归、Lasso、弹性网 算法原理和实战代码(特征选择)多重共线性、矩阵的逆、满秩矩阵、行列式计算多重共线性与相关性岭回归规避多重共线性岭回归调参岭迹图:过时的技术交叉验证选择岭回归的正则化参数 Lasso和岭回归在解决多重共线性方面的异同 Lasso做特征...