用feature_selection库的SelectKBest类结合卡方检验来选择特征的代码如下: AI检测代码解析 from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2 #选择K个最好的特征,返回选择特征后的数据 SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target) 1. 2. 3. ...
print(f"Lasso coef:{lasso.coef_}") print(f"Lasso alpha: {lasso.alpha}") # 针对Lasso的交叉验证得分 lasso_scores = cross_val_score(lasso, X, y, scoring='neg_mean_squared_error', cv=10) print(f"Lasso neg_mean_squared_error: {lasso_scores.mean()}") #Lasso回归交叉验证 lassocv = L...
如此往复递归,直至剩余的特征数量达到所需的特征数量。 from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.linear_model import Ridge #选择Ridge为基模型 select_feature=RFE(estimator=Ridge(),n_features_to_select=5).fit_transform(data,label)#保留5个特征 1. 2. 3. 4. 从RFE的流程我们可以看出一...
在Python中进行Lasso特征选择,你可以按照以下步骤进行: 1. Lasso回归和特征选择的基本概念 Lasso回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression)是一种线性回归的变体,通过引入L1正则化项来实现特征选择和模型复杂度的控制。Lasso回归可以将某些特征的系数压缩为零,从而实现特征选择,降低模型的复杂度,并...
这种方法最流行的例子是 LASSO 和树型算法。 使用Python进行特征选择 本文将使用一个金融科技数据集,该数据集包含过去贷款申请人的数据,如信用等级、申请人收入、DTI和其他特征。最后的目标是使用ML预测贷款申请人是否可能违约(无法支付贷款)。这有助于企业做出决策,例如拒绝贷款申请、减少贷款金额或以更高的利率向...
class sklearn.feature_selection.SelectFromModel(estimator, threshold=None, prefit=False) from sklearn.feature_selection import SelectFromModel model = SelectFromModel(lasso,prefit=True) x_new = model.transform(xdata) ②:基于 Tree-based feature selection 采用Random Forests 1 2 3 4 5 6 7 8 from...
scikit-learn 提供了这两种优化算法的Lasso实现,分别是 sklearn.linear_model.Lasso(alpha=1.0,*, fit_intercept=True,normalize='deprecated', precompute=False, copy_X=True, max_iter=1000, tol=0.0001, warm_start=False, positive=False, random_state=None, selection='cyclic') ...
Lasso回归,全称Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,是一种基于惩罚项的线性回归方法。与传统的线性回归不同,Lasso回归在目标函数中加入了一个正则化项,即L1范数惩罚项。这个惩罚项可以使得模型的系数稀疏化,即将一部分系数压缩成0。 Lasso回归的目标函数可以表示为: minimize ||y - Xw||^2 + alpha ...
LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)回归通过添加L1正则化项,促使模型在最小化损失的同时倾向于产生稀疏解,即许多特征的系数被压缩至零。非零系数的特征被视为重要特征。 7.SHAP Values (SHAP值) SHAP(SHapley Additive exPlanations)值是一种游戏理论方法,它为每个特征的贡献提供了一个统一的衡量...
Lasso回归于岭回归非常相似,它们的差别在于使用了不同的正则化项。最终都实现了约束参数从而防止过拟合的效果。但是Lasso之所以重要,还有另一个原因是:Lasso能够将一些作用比较小的特征的参数训练为0,从而获得稀疏解。也就是说用这种方法,在训练模型的过程中实现了降维