在 sklearn中,我们可以通过规定正则化路径的长度(即限制α的最小值和最大值之间的比例),以及路径中α的个数,来让 sklearn为我们自动生成α的取值,这就避免了我们需要自己生成非常非常小的α的取值列表来让交叉验证类使用,类Lassocv自己就可以计算了。 和岭回归的交叉验证类相似,除了进行交叉验证之外, LassoCV也...
LassoLarsCV 是基于下面解释的 最小角回归 算法。 对于具有许多线性回归的高维数据集, LassoCV 最常见。 然而,LassoLarsCV 在寻找 αα 参数值上更具有优势,而且如果样本数量与特征数量相比非常小时,通常 LassoLarsCV 比 LassoCV 要快,他们都自动调节得到合适的alpha。 主参数设置 alpha : float, 可选,默认 1.0。
classsklearn.linear_model.LassoCV(eps=0.001,n_alphas=100,alphas=None,fit_intercept=True,normalize=False,precompute='auto',max_iter=1000,tol=0.0001,copy_X=True,cv=None,verbose=False,n_jobs=None,positive=False,random_state=None,selection='cyclic') 沿着正则化路径迭代拟合的Lasso模型。 最佳模型由...
例如,请参见例子/linear_model/plot_lasso_model_selection.py. 为避免不必要的内存重复,fit 方法的 X 参数应直接作为 Fortran-contiguous numpy 数组传递。 例子: >>> from sklearn.linear_model import LassoCV >>> from sklearn.datasets import make_regression >>> X, y = make_regression(noise=4, ra...
带交叉验证的岭回归提供 多个\alpha进行交叉验证训练,并输出效果最好的一种。在sklearn中通过调用linear_model中的LassoCV(),主要参数有alphas和cv等,详见官网API。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportlinear_modelfrommpl_toolkits.mplot3d...
#RidgeCV(alphas=[0.1,1.0,10.0], cv=None, fit_intercept=True, scoring=None,normalize=False) print(reg.alpha_) #获取权重 Lasso监督分类 估计稀疏系数的线性模型 适用于参数少的情况,因其产生稀疏矩阵,可用与特征提取 fromsklearn import linear_model # 导入模型参数 ...
# 设置参数网格param_grid_ridge = {'alpha': np.logspace(-4, 4, 50)}param_grid_lasso = {'alpha': np.logspace(-4, 4, 50)}param_grid_elastic_net = {'alpha': np.logspace(-4, 4, 50), 'l1_ratio': np.linspace(0, 1,...
1.1.3.1. 设置正则化参数## **α **参数控制了估量器系数的稀疏程度。 1.1.3.1.1. 使用交叉验证### scikit-learn的LassoCV 和LassoLarsCV 可以通过其对象的交叉验证来设置Lasso的** α参数:。LassoLarsCV 是基于下面所解释的最小角回归算法来实现的。
9clf = LassoCV(cv=5) 10sfm = SelectFromModel(clf, threshold=0.25) 11sfm.fit(X, y) 12n_features = sfm.transform(X).shape[1] 13# 调整阈值直至选出两个特征 14whilen_features >2: 15sfm.threshold +=0.1 16X_transform = sfm.transform(X) ...