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...
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...
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...
lasso_cv = LassoCV(alphas=np.logspace(-3,1,2,50) ,max_iter=1000000).fit(house_price_train_X, house_price_train_y) # 默认的lamda的参数为i 交叉检验拉索模型训练的准确率 predict_result_lasso_cv = lasso_cv.predict(house_price_test_X) predict_result_lasso_cv1 = lasso_cv.score(house_p...
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...
lasso基因筛选python代码 以下是一个使用Lasso基因筛选的Python代码示例: ```python import numpy as np from sklearn.linear_model import LassoCV #生成随机数据,假设有100个样本和20个特征 np.random.seed(0) X = np.random.randn(100, 20) y = np.random.randn(100) #创建Lasso模型,并进行交叉验证选择...
Feature selection using SelectFromModel and LassoCV: Selecting the two most important features from the Boston dataset without knowing the threshold beforehand. 1.13.4.1. L1-based feature selection Linear modelspenalized with the L1 norm have sparse solutions: many of their estimated coefficients are ...