model_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alpha print(model_lasso.alpha_) #各特征列的参数值或者说权重参数,为0代表该特征被模型剔除了 print(model_lasso.coef_) #输出看模型最终选择了几个特征向量,剔除了几个特征向
使用一个特征(或一小部分)拟合模型并不断添加特征,直到新加的模型对ML 模型指标没有影响。可以使用相关分析等方法(例如,基于 Pearson 系数),或者您可以从单个特征或特征子集开始拟合模型。 2、向后特征选择。这是 与1的相反方法。使用这种方法,可以从完整的特征集开始,然后迭代地逐...
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...
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...
一、特征选择：Lasso回归可以用于选择最重要的特征，通过将不重要的特征系数缩减为零，简化模型并...
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)...
一个特征中的值(相关系数越接近 1,两个不同特征之间的这种联系就越强)。...如果两个特征之间的相关性小于 0,这意味着增加一个特征中的值将使减少另一个特征中的值(相关性系数越接近-1,两个不同特征之间的这种关系将越强)。...)print("LassoCV Best Alpha Scored: ", regr.alpha_)print("Lass...
1.1 LASSO的介绍 LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是一种用于线性回归和特征选择的正则化方法。它的基本原理是在损失函数中引入L1正则化项,通过最小化数据拟合误差和正则化项的和来实现模型参数的稀疏化和特征选择。 这种正则化项以模型参数的绝对值之和乘以一个调节参数alpha的形式出现,促使模型...
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)...