本文简要介绍python语言中 sklearn.linear_model.LassoLarsCV 的用法。 用法: class sklearn.linear_model.LassoLarsCV(*, fit_intercept=True, verbose=False, max_iter=500, normalize='deprecated', precompute='auto', cv=None, max_n_alphas=1000, n_jobs=None, eps=2.220446049250313e-16, copy_X=True...
Lasso ElasticNet LARS OMP Bayesian Regression Logistic regression Generalized Linear Models Stochastic Gradient Descent Perceptron Passive Aggressive Algorithms Polynomial regression 本文通过Sklearn官网的User Guide深入学习。 Linear Models 线性模型用于解决目标值y为特征X的线性组合来生成的一组问题。其中,属性coef_...
(5)LinearRegression:最小二乘法线性回归算法 (6)LARS:最小角回归算法 (7)LASSO:LASSO回归 (8)LassoLars: LARS算法实现的lasso模型的回归算法 (10)LogisticRegression:逻辑回归算法 (11)MultiTaskElasticNet:多任务的弹性网络算法 (12)MultiTaskLasso:多任务的LASSO回归算法 (13)OrthogonalMatchingPursuit:正交匹配跟...
Lasso回归的损失函数的优化方法常用的有两种,分别是坐标轴下降法和最小角回归法。Lasso类采用的是坐标轴下降法,后面讲到的LassoLars类采用的是最小角回归法 from sklearn.linear_model import LassoCV # 在初始化LassoCV类时, 提供一组备选的α值, LassoCV类会帮我们选择一个合适的α值. lassocv = LassoCV(a...
LARS Lasso fromsklearnimportlinear_modelreg=linear_model.LassoLars(alpha=0.01)reg.fit([[-1,1],[0,0],[1,1]],[-1,0,-1])print(reg.coef_)[0.-0.96325765] 正交匹配追踪法 贝叶斯回归 fromsklearnimportlinear_modelclf=linear_model.BayesianRidge()clf.fit([[0,0],[1,1],[2,2]],[0,1...
fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression lr=LinearRegression() lr.fit(train_x,train_y) printlr.intercept_ printlr.coef_ 二.岭回归 由于LinearRegression没有考虑过拟合的问题,有可能导致泛化能力较差,这时损失函数可以加入正则化项,如果加入的是L2范数的正则化项,就是Ridge回归的损失函数,如下所示: ...
model = linear_model.Lasso(alpha=0.01) z = model3.fit(x1,y) 和Ridge一样,LASSO也有交叉验证函数 LassoCV and LassoLarsCV 其中,当数据维度特别高的时候,LassoCV表现更好,反之则LassolarsCV表现更好 Elastic Net 接下来是弹性网,Elastic Net,结合了L1和L2正则,其中ρρ在0-1之间。 J(θ)=12mm∑i...
岭回归:linear_model.Ridge Lasso回归:linear_model.Lasso 弹性网络:linear_model.ElasticNet 最小角回归:linear_model.Lars 贝叶斯回归:linear_model.BayesianRidge 逻辑回归:linear_model.LogisticRegression 多项式回归:preprocessing.PolynomialFeatures🏡 聚类任务 聚类方法 加载模块 ...
LassoLars 是Lasso模型在引入了LARS算法后的一种新的实现。这不同于基于坐标下降的实现,它会产生一个精确的解,作为其系数的范数的分段线性函数。 LARS Lasso的路径 >>>fromsklearnimportlinear_model>>>reg=linear_model.LassoLars(alpha=.1)>>>reg.fit([[0,0],[1,1]],[0,1])LassoLars(alpha=0.1,copy...
Lasso回归 linear_model.Lasso 弹性网络 linear_model.ElasticNet 最小角回归 linear_model.Lars 贝叶斯回归 linear_model.BayesianRidge 逻辑回归 linear_model.LogisticRegression 多项式回归 preprocessing. PolynomialFeatures 3.聚类 聚类方法 加载模块 K-means ...