Lasso回归的代码: # predefined datasetprint('Data shape: {}\n'.format(data.shape))print('Labels shape: {}\n'.format(labels.shape))fromsklearnimportlinear_modelreg=linear_model.Lasso(alpha=0.1)reg.fit(data,labels)print('Coefficients: {}\n'.format(repr(reg.coef_)))print('Intercept: {}\...
与岭回归和LASSO回归模型类似,逻辑回归模型在scikit-learn中也有带交叉验证的版本。交叉验证的逻辑回归对象LogisticRegressionCV的初始化和使用方式与常规LogisticRegression对象相同。 以下代码展示了LogisticRegressionCV对象的用法。 设置Cs=10允许模型在预定义范围内测试10个不同的 C 值。 cv=5指定了5折交叉验证,这意味...
# 加载lasso回归模型 fromsklearn.linear_modelimportLasso # 构建线性回归模型 pipe_lasso=Pipeline([ ('lasso_regr',Lasso(alpha=500,fit_intercept=True)) ]) # 训练线性回归模型 pipe_lasso.fit(x_train,y_train) # 使用线性回归模型进行预测 y_train_predict=pipe_lasso.predict(x_train) 1. 2. 3. ...
下面是Lasso模型的简化类图。 LinearRegression 在这里,Lasso是LinearRegression的子类,它继承了LinearRegression的fit和predict方法。 以上是实现Scikit-learn中的线性回归模型Lasso的整体流程和代码解释。希望对你有所帮助!
可以看出,线性模型的训练效果和岭回归模型差不多,但是都远远不如LASSO模型。 4. 总结 总的来说,LASSO回归模型是一种流行的线性回归扩展,具有一些显著的优势和劣势。比如,在特征选择上,LASSO通过将某些系数压缩为零,能够有效地进行特征选择,这在高维数据集中特别有用。此外,LASSO可以作为正则化工具,有助于防止过拟合...
scikit-learn中的岭回归(Ridge Regression)与Lasso回归 一、岭回归模型 岭回归其实就是在普通最小二乘法回归(ordinary least squares regression)的基础上,加入了正则化参数λ。 二、如何调用 classsklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, max_iter=None, tol=...
LassoLars类的损失函数和验证方法与Lasso类相同,区别在于损失函数的优化方法。 损失函数的优化方法: Lasso回归的损失函数优化方法常用的有两种,坐标轴下降法和最小角回归法。LassoLars类采用的是最小角回归法,前面讲到的Lasso类采用的是坐标轴下降法。 使用场景: ...
以下是一些常用的scikit-learn回归算法: 1. 线性回归(Linear Regression) 2. 岭回归(Ridge Regression) 3. Lasso回归(Lasso Regression) 4. 弹性网络(ElasticNet Regression) 5. 决策树回归(Decision Tree Regression) 6. 随机森林回归(Random Forest Regression) 7. 套索回归(LassoLars Regression) 8. 最小角...
scikit-learn中常用的回归模型包括但不限于以下几种: 线性回归(Linear Regression):最基本的回归模型,用于找到自变量和因变量之间的线性关系。 岭回归(Ridge Regression):在线性回归的基础上加入L2正则化,用于防止过拟合。 套索回归(Lasso Regression):在线性回归的基础上加入L1正则化,不仅可以防止过拟合,还可以进行特征...
LASSO Linear Regression Elastic Net Regression 三个非线性算 K-Nearest Neighbors Classification and Regression Trees Support Vector Machines 所有算法均使用Boston House Price数据集. 这是一个回归问题,自变量为数值型。使用10 fold的交叉验证来筛查算法,使用均方误差来衡量算法表现。