默认为0.0001,即当迭代过程中参数变化小于tol时停止迭代。 代码示例 下面是一个使用Lasso回归进行特征选择的示例代码: fromsklearn.linear_modelimportLassofromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler# 加载数据集data=load_boston()X...
def __init__(self, alpha=1.0, max_iter=1000, tol=1e-4): """ Lasso回归模型类的初始化函数 参数: alpha:正则化系数,默认为1.0 max_iter:最大迭代次数,默认为1000 tol:迭代停止阈值,默认为1e-4 """ 3.2.2 模型训练 LassoRegression类的 fit 方法用于训练 Lasso回归 模型,其主要功能是根据输入的特...
变量classmates就是一个 list。 用len()函数可以获得 list 元素的个数: >>> len(classmates) 用索引来访问 list 中每一个位置的元素 >>> classmates[0] len(classmates) - 1,如果要取最后一个元素,除了计算索引位置外,还可以用 -1做索引,直接获取最后一个元素, -2 list 元素也可以是另一个 list,比如:...
Lasso回归的代价函数为:上式中的w是长度为n的向量,不包括截距项的系数θ0, θ是长度为n+1的向量,包括截距项的系数θ0,m为样本数,n为特征数.||w||1表示参数w的l1范数,也是一种表示距离的函数。加入ww表示3维空间中的一个点(x,y,z),那么||w||1=|x|+|y|+|z|,即各个方向上的绝对值(长度)之和...
是由正则化参数索引的惩罚函数 . 作为特殊情况,请注意 LASSO 对应的惩罚函数为 ,而岭回归对应于 . 回想下面这些单变量惩罚的图形形状。 SCAD Fan和Li(2001)提出的平滑剪切绝对偏差(SCAD)惩罚,旨在鼓励最小二乘法问题的稀疏解,同时也允许大值的 β
在python中,我们可以使用scikit-learn库来调用Lasso函数。其调用格式如下: ```python from sklearn.linear_model import Lasso lasso_reg = Lasso(alpha=0.1) lasso_reg.fit(X, y) ``` 在这里,我们首先导入Lasso函数,然后创建一个Lasso回归对象lasso_reg。在创建对象的我们可以通过alpha参数来调节正则化的强度。
1.线性回归中添加L1L1约束称为Lasso回归,其损失函数如下: L(w)=m∑i=1(yi−f(xi))2+λ||w||1L(w)=∑i=1m(yi−f(xi))2+λ||w||1 2.线性回归中添加L2L2约束称为Ridge回归,其损失函数如下: L(w)=m∑i=1(yi−f(xi))2+α||w||2L(w)=∑i=1m(yi−f(xi))2+α||w||2 ...
plt.title(“Lasso R^2: %f, Elastic Net R^2: %f” % (r2_score_lasso, r2_score_enet)) plt.show() 总结 以上所述是小编给大家介绍的python实现Lasso回归,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
1、python实现坐标轴下降法求解Lasso 我们采用坐标轴下降法来求参数:python代码实现如下: 代码语言:javascript 复制 #临时写的函数,要在引入一个copy包,进行深度拷贝 #大家写一份代码,把要引入的包全放在最前面importcopy defCoordinateDescent(x,y,epochs,learning_rate,Lambda):m=x.shape[0]X=np.concatenate((np...