classsklearn.linear_model.Lasso(alpha=1.0,fit_intercept=True,normalize=False,precompute=False,copy_X=True,max_iter=1000,tol=0.0001,warm_start=False,positive=False,random_state=None,selection='cyclic') 目标函数 (1/(2*n_samples))*||y-Xw||^2_2+alpha*||w||_1 参数(Parameters) alpha:float...
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...
它会先找出最佳的正则化参数,然后在这个参数下按照模型评估指标进行建模。需要注意的是, LassoCV的模型评估指标(交叉验证结果)选用的是均方误差,而岭回归的模型评估指标是可以自己设定的,并且默认是R2。 返回顶部 ♦ linear_model.LassoCV类 classsklearn.linear_model.LassoCV(*,eps=0.001,n_alpha...
sklearn中我们使用Lasso类来调用lasso回归,众多参数中我们需要比较在意的就是参数α,正则化系数。要注意的就是参数 positive.当这个参数为True的时候,我们要求 Lasso回归处的系数必须为正数,以此证我们的α一定以增大来控制正则化的程度。 在skLearn中的Lasso使用的损失函数是: 案例:Lasso特征选取 ① ...
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 import linear_model >>> clf = linear_model.Lasso(alpha=0.1) >>> clf.fit([[0,0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2]) Lasso(alpha=0.1) >>> print(clf.coef_) [0.85 ...
1.2 Lasso regression 1.3 ElasticNet 二 算法实战 2.1 导入包 import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCVfrom sklearn.linear_model import Ridge, Lasso...
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_...
fromsklearnimportlinear_model reg=linear_model.Lasso(alpha=.5)#设置惩罚系数reg.fit(X,Y)reg.coef_#非常数项系数reg.intercept_#常数项reg.predict(X_predict)#预测 弹性网络 image.png L1+L2,通过参数控制两者比例大小,模型不管 贝叶斯回归 在引入了L1和L2后,惩罚项的参数通常是人工设定或者参数寻优找到的...
设置正则化参数:广义交叉验证 fromsklearn.linear_modelimportRidgeCVreg=RidgeCV(alphas=[0.1,1.0,10.0])reg.fit([[0,0],[0,0],[1,1]],[0,.1,1])reg.alpha_0.10000000000000001 Lasso fromsklearn.linear_modelimportLassoclf=Lasso(alpha=0.1)clf.fit([[0,0],[1,1],[2,2]],[0,1,2])Lasso(...