lasso_best_alpha = lasso_cv.alpha_ print(lasso_best_alpha) return lasso_best_alpha # 基于最佳的lambda值建模 def model(self,train_dataset, train_labels,lasso_best_alpha): lasso = Lasso(alpha = lasso_best_alpha, normalize=True, max_iter=10000) lasso.fit(train_dataset, train_labels) return...
LassoCV 特征选择 python 本文介绍使用tsfresh库进行时序 Freature Extract,结合Lasso进行建模。 一、背景 众所周知,lasso是机器学习鼻祖之一Robert Tibshirani之作,以L1正则作为特征筛选的回归模型,在多元回归和高维数据建模中具有广泛的应用,但在时序模型中使用的较少,可以查到的几篇文章中文期刊中,主要使用在ARIMA模型...
从上述代码中可以看出,权重为0的特征就是被剔除的特征,从而进行了特征选择。还可以从图上直观看出哪些特征最重要。至于权重为负数的特征,还需要进一步分析研究。 LassoCV参考:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LassoCV.html#sklearn.linear_model.LassoCV 四、利用图表分析特征...
套索交叉验证(LassoCV):套索交叉验证是套索回归的一种实现,它通过交叉验证来选择最佳的正则化参数alpha。LassoCV可以自动选择最佳的alpha值,并返回相应的模型。 套索/ LassoCV在特征选择和模型稀疏化方面具有优势,适用于具有大量特征的数据集。在实际应用中,套索/ LassoCV可以用于特征工程、预测建模、数据挖掘等...
Embedded 基于嵌入的方法:这种方法更加复杂,它将上面两种方法组合在一起。这种方法最流行的例子是 LASSO 和树型算法。 03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...
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...
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...
Embedded 基于嵌入的方法:这种方法更加复杂,它将上面两种方法组合在一起。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...
Embedded 基于嵌入的方法:这种方法更加复杂,它将上面两种方法组合在一起。这种方法最流行的例子是 LASSO 和树型算法。 03 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)...