考虑到没有进行 LASSO 变量压缩的模型存在一定的多重共线性,许多变量不显著,而基于 AIC 值的逐步回归筛选方法能够最大让变量通过显著性检验,为了保障模型的泛化能力和解释性,我们选择基于 LASSO和逐步回归的变量筛选方法 项目结果 利用LASSO 和逐步回归进行变量筛选,以筛选后 的变量进行逻辑回归,得到结果如下表所示。
考虑到没有进行 LASSO 变量压缩的模型存在一定的多重共线性,许多变量不显著,而基于 AIC 值的逐步回归筛选方法能够最大让变量通过显著性检验,为了保障模型的泛化能力和解释性,我们选择基于 LASSO和逐步回归的变量筛选方法 项目结果 利用LASSO 和逐步回归进行变量筛选,以筛选后 的变量进行逻辑回归,得到结果如下表所示。
相比较岭回归,LASSO使用L1-norm,即所有特征权重的绝对值之和,极大地提高了模型的解释性。 在这里,我们只要知道,LASSO回归是一个用来减少共线性影响,筛选出影像组学特征,并可以获得线性回归公式,即可直接建立影像组学模型的方法。 最终通过LASSO回归,最终得到了5个ra...
考虑到没有进行 LASSO 变量压缩的模型存在一定的多重共线性,许多变量不显著,而基于 AIC 值的逐步回归筛选方法能够最大让变量通过显著性检验,为了保障模型的泛化能力和解释性,我们选择基于 LASSO和逐步回归的变量筛选方法 项目结果 利用LASSO 和逐步回归进行变量筛选,以筛选后 的变量进行逻辑回归,得到结果如下表所示。
根据 ROC 图中红色曲线与对角线距离最大点处对应的分割作为判别是否流失的概率阈值,计算经过基于LASSO 和逐步回归的变量筛选的逻辑回归模型在训练集和测试上预测结果的混淆矩阵见下表。其中,预测准确率定义为预测结果与实际结果一致的比例,流失客户预测准确率为在所有流失客户中被预测出为流失客户的比例。
下图是Python中Lasso回归的损失函数,式中加号后面一项 即为L1正则化项。 下图是Python中Ridge回归的损失函数,式中加号后面一项 即为L2正则化项。 一般回归分析中回归w表示特征的系数,从上式可以看到正则化项是对系数做了处理(限制)。L1正则化和L2正则化的说明如下: ...
lasso 在增加约束时,普通的最小二乘法回归会得到与岭回归一样的公式: \sum_{k=1}^{n}{w_k^2} \leq \lambda \\ 另一个缩减方法lasso也对回归系数做了限定,对应的约束条件如下: \sum_{k=1}^{n}{|w_k|} \leq \lambda \\ 唯一的不同是lasso这个约束条件使用绝对值取代了平方和。当λ足够...
根据 ROC 图中红色曲线与对角线距离最大点处对应的分割作为判别是否流失的概率阈值,计算经过基于LASSO 和逐步回归的变量筛选的逻辑回归模型在训练集和测试上预测结果的混淆矩阵见下表。其中,预测准确率定义为预测结果与实际结果一致的比例,流失客户预测准确率为在所有流失客户中被预测出为流失客户的比例。
根据 ROC 图中红色曲线与对角线距离最大点处对应的分割作为判别是否流失的概率阈值,计算经过基于LASSO 和逐步回归的变量筛选的逻辑回归模型在训练集和测试上预测结果的混淆矩阵见下表。其中,预测准确率定义为预测结果与实际结果一致的比例,流失客户预测准确率为在所有流失客户中被预测出为流失客户的比例。
三.LASSO 上面我们对 w 引入了高斯分布，那么拉普拉斯分布(Laplace distribution)呢？注：LASSO - least ...