plt.title("Coefficients in the Lasso Model") plt.show() lasso挑选了40个特征,这几个特征被认为对模型的预测能力是比较有用的 预测 调用lassocv函数,使用交叉验证法,并用训练集训练模型 model=LassoCV(alphas=alphas,cv=10,random_state=seed).fit(X_train,y_train) y_pred=model.predict(X_test)# 测试...
lasso = Lasso(alpha=alpha,normalize=True) lasso.fit(x,y) model_coff.append(lasso.coef_) # if dim <= 10: #plot_data(alphas, model_coff, 'Log Alpha', 'Cofficients', 'alpha系数与LASSO系数的关系 ,dim='+str(dim)) # 交叉验证,找到模型最优的Lambda值 lasso_cv= LassoCV(alphas=alphas,no...
Lasso 回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是一种线性回归模型,它通过在损失函数中加入 L1 范数正则化项,来防止模型过拟合并实现特征选择。为了提高模型的泛化能力,我们通常需要使用交叉验证(Cross-Validation, CV)来选择最优的正则化参数。在本文中,我们将介绍如何在 Python 中使用 Lasso 回归进行交...
接下来,我们可以使用Scikit-learn中的LassoCV类来计算Lasso路径,并使用Matplotlib绘制可视化图表。以下是一个简单的Python代码示例: ```python from sklearn.linear_model import LassoCV import matplotlib.pyplot as plt #计算Lasso路径 model=LassoCV(cv=10).fit(X,y) m_log_alphas=-np.log10(model.alphas_) ...
rmse= np.sqrt(-cross_val_score(model, X_train, y, scoring="neg_mean_squared_error", cv = 3))return(rmse)#调用LassoCV函数,并进行交叉验证,默认cv=3model_lasso = LassoCV(alphas = [0.1,1,0.001, 0.0005]).fit(X_train, y)#模型所选择的最优正则化参数alphaprint(model_lasso.alpha_)#各特...
在上述代码中,我们使用NumPy生成了一个包含100个样本和30个特征的数据集。我们还生成了一个稀疏系数向量,其中只有前10个元素是非零的,其余元素均为零。最后,我们通过使用np.dot函数计算y值,添加了一些随机噪声。 3.进行Lasso路径可视化 接下来,我们可以使用Scikit-learn中的LassoCV类来计算Lasso路径,并使用Matplotlib...
Lasso回归 coef.sort_values(ascending=False).plot(kind = 'barh') Random forest随机森林 rf_cv.fit(X_train, y_train) XGBoost xgb_model.loc[30:,['test-rmse-mean', 'train-rmse-mean']].plot(); xgb_cv.fit(X_train, y_train)
model.alpha_, linestyle="--", color="k", label="alpha: CV 2.Python高维统计建模变量选择:SCAD平滑剪切绝对偏差惩罚、Lasso惩罚函数比较 变量选择是高维统计建模的重要组成部分。许多流行的变量选择方法,例如 LASSO,都存在偏差。带平滑削边绝对偏离(smoothly clipped absolute deviation,SCAD)正则项的回归问题或平...
在上述代码中,我们使用NumPy生成了一个包含100个样本和30个特征的数据集。我们还生成了一个稀疏系数向量,其中只有前10个元素是非零的,其余元素均为零。最后,我们通过使用np.dot函数计算y值,添加了一些随机噪声。 3.进行Lasso路径可视化 接下来,我们可以使用Scikit-learn中的LassoCV类来计算Lasso路径,并使用Matplotlib...