Lasso回归可以通过Lasso类在sklearn.linear_model模块中实现。常用参数如下, 使用代码: from sklearn.linear_model import Lasso from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error # 生成一些回归数据X, y = make_...
本文简要介绍python语言中 sklearn.linear_model.LassoCV 的用法。 用法: class sklearn.linear_model.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...
from sklearn.linear_model import Lasso # 以管道的方式,使用 LASSO 回归的方法改进多项式回归的算法 def LassoRegression(degree, alpha): return Pipeline([ ('poly', PolynomialFeatures(degree=degree)), ('std_scaler', StandardScaler()), ('lasso_reg', Lasso(alpha=alpha)) ]) 1. 2. 3. 4. 5. ...
Lasso回归可以通过Lasso类在sklearn.linear_model模块中实现。常用参数如下, 使用代码: from sklearn.linear_model import Lasso from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error # 生成一些回归数据 X, y = make...
Lasso:sklearn库中实现的Lasso回归模型。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.linear_model import Lasso 3.2 搭建Lasso回归算法 以下代码实现了Lasso回归模型,通过自己实现的方法和sklearn库中的Lasso模型进行比较。 3.2.1 初始化模型参数...
3. LASSO回归与岭回归 代码 ###lassofromsklearn.linear_modelimportLasso,LassoCV#导入模型fromsklearn.metricsimportr2_score#导入衡量指标importnumpyasnp#导入numpy包importpandasaspd#导入pandas包importmatplotlib.pyplotasplt#导入绘图包###通过画图确定lambda范围lambdas = np.logspace(-5,2,200) ...
Lasso回归就是在损失函数中加入了绝对值和的正则化方法(l1正则),即: 而ElasticNet回归则是融合了两种正则方法,即: 2. ElasticNet回归的Python实现 ElasticNet回归在Python中有sklearn.linear_model.ElasticNetCV和sklearn.linear_model.ElasticNet两个函数可供选择,直接可以调用函数,以sklearn.linear_model.ElasticNet...
# 需要导入模块: from sklearn import linear_model [as 别名]# 或者: from sklearn.linear_model importLasso[as 别名]deftest_with_complementary_pairs_bootstrap():n, p, k =500,1000,5X, y, important_betas = _generate_dummy_regression_data(n=n, k=k) ...
fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression, Lasso, Ridge fromsklearn.metricsimportmean_squared_error # 加载数据 df = pd.read_csv(URL, header=None) # 为简单起见,选择一个特征和100个实例 y = df.loc[:100, 13] # 目标标签 # 重塑数据 ...
fromsklearn.linear_modelimportLasso,LassoCV fromsklearn.metricsimportmean_squared_error # 读取数据 df = pd.read_csv('Hitters.csv') # 哑变量处理 dummies = pd.get_dummies(df[['League','Division','NewLeague']]) # 将原始数据集与哑变量数据合并起来 ...