LassoCV(*, eps=0.001, n_alphas=100, alphas=None, fit_intercept=True, normalize='deprecated', precompute='auto', max_iter=1000, tol=0.0001, copy_X=True, cv=None, verbose=False, n_jobs=None, positive=False, random_state=None, selection='cyclic') 沿正则化路径迭代拟合的 Lasso 线性模型。
cv:交叉验证折数或可迭代的次数 n_jobs:同时工作的cpu个数(-1代表全部) verbose:详细程度 fit_params:传递给估计器(验证算法)的拟合方法的参数 pre_dispatch:控制并行执行期间调度的作业数量。减少这个数量对于避免在CPU发送更多作业时CPU内存消耗的扩大是有用的。该参数可以是: 没有,在这种情况下,所有的工作立即...
fit_intercept:bool类型参数,是否需要拟合截距项,默认为True normalize:bool类型参数,建模时是否需要对数据集做标准化处理,默认为False max_iter:指定模型最⼤的迭代次数,默认为1000次 LASSO回归模型的交叉验证 lasso_cv=LassoCV(alphas=Lambdas,normalize=True,cv=10,max_iter=10000) lasso_cv.fit(X_train,y_tra...
title("Lasso coefficient as a function of alpha") plt.xlabel("alhpa") plt.ylabel("coefs") plt.show() plt.close() 如何选择合适的惩罚系数以及如何实现正则化 ## Ridge回归 选择最优的惩罚系数 n_alphas = 200 alphas = np.logspace(-5, 5, n_alphas) model = RidgeCV(cv=5,alphas = alphas)...
lassocv_alpha = lassocv.alpha_ print(lassocv_alpha,lassocv_score) lassocv_alpha:16.255234595460617 lassocv_score:0.8695987518055356 找到最佳alpha 特征的系数 coef_属性(即特征的系数) index参数表示每个特征的名称。 将所有系数不为0的特征筛选出来,这些特征被认为对于模型的预测能力是最有用的。
label='alpha:CV estimate') plt.legend() plt.xlabel('-log(alpha)') plt.ylabel('Mean square error') plt.title('Lasso Path') plt.axis('tight') plt.ylim(ymin,ymax) plt.show() ``` 在上述代码中,我们使用LassoCV类计算了Lasso路径,其中cv参数设置为10,以进行交叉验证。然后,我们使用Matplotlib...
lasso_cv=LassoCV(cv=5)# cv参数表示进行5折交叉验证 # 拟合模型 lasso_cv.fit(X_scaled, y) # 打印最佳的alpha值 print(lasso_cv.alpha_) 在这个例子中,我们使用5折交叉验证来选择最佳的alpha值。LassoCV类会自动在指定的alpha值范围内进行搜索,并选择使交叉验证误差最小的alpha值。 总结 本文介绍了Pytho...
lasso_cv = LassoCV(alphas = alphas, normalize=True, cv =10, max_iter=10000)lasso_cv.fit(X_train, y_train) # 取出最佳的lambda值 lasso_best_alpha = lasso_cv.alpha_lasso_best_alpha 通过CV方法得到的lambda结果是0.23,这与与我们看图得到的1这个值还是有一点差异的。下面,我们就基于交叉验证得到...
rcv=RidgeCV(alphas=alphas,store_cv_values=True)#使用数据集训练(fit)rcv.fit(X,y)# 输出最优参数,正则化系数及相应模型R²print('The best alpha is {}'.format(rcv.alpha_))print('The r-square is {}'.format(rcv.score(X,y)))# 训练好后使用transform进行数据转换 ...