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 ...
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...
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...
Python sklearn Lasso用法及代码示例本文简要介绍python语言中 sklearn.linear_model.Lasso 的用法。 用法: class sklearn.linear_model.Lasso(alpha=1.0, *, fit_intercept=True, normalize='deprecated', precompute=False, copy_X=True, max_iter=1000, tol=0.0001, warm_start=False, positive=False, random_...
sklearn.linear_model.Lasso 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...
from sklearn.linear_model import LinearRegression,Ridge,Lasso #50样本,200特征 #无解:无数个解 X = np.random.randn(50,200) w = np.random.randn(200) #将其中的190个置为0 index = np.arange(0,200) np.random.shuffle(index) w[index[:190]] = 0 ...
Lasso回归是在最小二乘回归的基础上加上L1正则表达式得到,L1正则表达式同样可以防止模型过拟合。 (w^*,b^* )=argmin(\sum_{i=1}^{m}{(f(x_i )-y_i)^2} +\alpha \sum_{j=1}^{N}|w_j|) 在sklearn中通过调用linear_model中的Lasso(),该方法有11个可传入参数(均有默认值),详细可查看官...
from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.linear_model import Lasso from sklearn.linear_model import Ridge x_data = np.linspace(-0.5, 0.5, 200) noise = np.random.normal(0, 0.02,x_data.shape) y_data = np.square(x_data) + noise ...
rf_model.fit(X_train,y_train) # 预测 dt_pred=dt_model.predict(X_test) rf_pred=rf_model.predict(X_test) 2、回归模型 回归问题的目标是预测一个连续的输出变量。常见的回归模型包括线性回归、岭回归和 Lasso 回归。 线性回归(Linear Regression) ...
fromsklearn.linear_modelimportLasso lasso=Lasso(alpha=0.1)lasso.fit(X_train,y_train) 3.3 编码分类变量 对于分类特征,需要先进行编码,如OneHotEncoder。 fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder encoder=OneHotEncoder()X_encoded=encoder.fit_transform(X_categorical) ...