默认为0.0001,即当迭代过程中参数变化小于tol时停止迭代。 代码示例 下面是一个使用Lasso回归进行特征选择的示例代码: fromsklearn.linear_modelimportLassofromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler# 加载数据集data=load_boston()X...
def __init__(self, alpha=1.0, max_iter=1000, tol=1e-4): """ Lasso回归模型类的初始化函数 参数: alpha:正则化系数,默认为1.0 max_iter:最大迭代次数,默认为1000 tol:迭代停止阈值,默认为1e-4 """ 3.2.2 模型训练 LassoRegression类的 fit 方法用于训练 Lasso回归 模型,其主要功能是根据输入的特...
变量classmates就是一个 list。 用len()函数可以获得 list 元素的个数: >>> len(classmates) 用索引来访问 list 中每一个位置的元素 >>> classmates[0] len(classmates) - 1,如果要取最后一个元素,除了计算索引位置外,还可以用 -1做索引,直接获取最后一个元素, -2 list 元素也可以是另一个 list,比如:...
Lasso回归的代价函数为:上式中的w是长度为n的向量,不包括截距项的系数θ0, θ是长度为n+1的向量,包括截距项的系数θ0,m为样本数,n为特征数.||w||1表示参数w的l1范数,也是一种表示距离的函数。加入ww表示3维空间中的一个点(x,y,z),那么||w||1=|x|+|y|+|z|,即各个方向上的绝对值(长度)之和...
1、L1正则化(lasso)回归 在原损失函数的基础上加上带训练参数θ的L1范数: 特点: (1)它将系数收缩为零(正好为零),这有助于特征选择; (2)如果一批预测变量高度相关,则Lasso只挑选其中一个,并将其他缩减为零。 2、L2正则化(Ridge)回归 在原损失函数的基础上加上带训练参数θ的L2范数: ...
在python中,我们可以使用scikit-learn库来调用Lasso函数。其调用格式如下: ```python from sklearn.linear_model import Lasso lasso_reg = Lasso(alpha=0.1) lasso_reg.fit(X, y) ``` 在这里,我们首先导入Lasso函数,然后创建一个Lasso回归对象lasso_reg。在创建对象的我们可以通过alpha参数来调节正则化的强度。
1.线性回归中添加L1L1约束称为Lasso回归,其损失函数如下: L(w)=m∑i=1(yi−f(xi))2+λ||w||1L(w)=∑i=1m(yi−f(xi))2+λ||w||1 2.线性回归中添加L2L2约束称为Ridge回归,其损失函数如下: L(w)=m∑i=1(yi−f(xi))2+α||w||2L(w)=∑i=1m(yi−f(xi))2+α||w||2 ...
beta = lasso_gradient(x, y, alpha, max_iter, tol) print(beta) 在上述示例代码中,lasso_gradient函数接受输入矩阵x,目标向量y,L1正则化参数alpha,最大迭代次数max_iter和收敛阈值tol。函数内部使用梯度法进行迭代优化,直到满足收敛条件(梯度的无穷范数小于阈值或达到最大迭代次数)。最终返回求解得到的系数向量be...
是由正则化参数索引的惩罚函数 . 作为特殊情况,请注意 LASSO 对应的惩罚函数为 ,而岭回归对应于 。回想下面这些单变量惩罚的图形形状。 SCAD Fan和Li(2001)提出的平滑剪切绝对偏差(SCAD)惩罚,旨在鼓励最小二乘法问题的稀疏解,同时也允许大值的 β。SCAD惩罚是一个更大的系列,被称为 "折叠凹陷惩罚",它在以下...