套索回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是一种既进行变量选择又进行正则化的方法,以提高其生成的统计模型的预测精度和可解释性。 Lasso的优化目标为: (1 / (2 n_{samples}))||y - Xw||^2_2 + \alpha ||w||_1 需要注意,不同的对alpha系数的影响,alpha特征选择。 五、弹性网络回归...
“岭回归无法剔除变量,套索回归可以剔除变量”的图像理解 1. 普通最小二乘法: min∑ei2 如下图,我们以双变量回归模型为例(一个自变量),线性回归模型即为 yi=β0+β1xi1+εi 现在的问题就是如何估计截距项 β0与x1 的系数β1? 普通最小二乘法给出的建议就是:残差平方和最小化,即 min ∑(yi−...
合适的预测模型虽然已经存在,但是模型在预测的同时还必须能通过发现潜在的结构来组织数据。这类问题包括分类和回归。典型算法包括对一些其他灵活的模型的推广,这些模型对如何给未标记数据建模做出了一些假设。 强化学习:输入数据作为来自环境的激励提供给模型,且模型必须做出反应。反馈并不像监督学习那样来自于训练的过程,...
677 -- 6:30 App 02-LogisticApp上传数据【零代码临床预测模型软件】 1337 -- 7:09 App 01-软件下载及登录【傻瓜式零代码临床预后模型软件CoxApp】 1261 -- 8:58 App 06-LogisticApp单因素、多因素logistic回归分析+森林图绘制【零代码临床预测模型软件】 245 -- 4:58 App 08-LogisticApp最优子集【零代...
套索Lasso 岭回归具有至少一个缺点。它包括 最终模型中的所有p个预测变量。惩罚项将使其中许多接近零,但永远不会精确为零。对于预测准确性而言,这通常不是问题,但会使模型更难以解释结果。Lasso克服了这个缺点,并且能够将s足够小地强制将某些系数设为零 。由于s= 1导致常规的OLS回归,因此当s接近0时,系数将缩小为...
套索模型中的马修斯相关系数(Matthews Correlation Coefficient)是一种用于衡量二分类模型性能的评估指标。它综合考虑了真阳性、真阴性、假阳性和假阴性的数量,对于不平衡数据集和分类器的性能评估都比较稳健。 马修斯相关系数的取值范围为[-1, 1],其中1表示完美预测,0表示随机预测,-1表示完全错误的预测。具体...
2. 岭回归与套索回归：当自变量存在多重共线性或样本量小于自变量数量时，OLS失效。岭回归（L2正则化）在最小化SSE的同时加入L2范数惩罚，β^* = (X^TX + λI)^{-1}X^Ty，允许模型在一定程度上降低精度以求解；套索回归（L1正则化）则通过L1范数惩罚产生稀疏性，β^* = argmin(β|X^TXβ ...
Logistic回归问题的最优化问题可以表述为：寻找一个非线性函数sigmoid的最佳拟合参数，求解过程可使用最优化算法完成。它可以看做是用sigmoid函数作为二阈值分类器的感知器问题。 今天我们将从统计的角度来重新考虑logistic回归问题。 一、logistic回归及其MLE 当我们考虑解释变量为分类变量如考虑一个企业是否会被...
线性模型是预测分析中的核心工具，研究自变量与因变量之间的关系。基本概念中，回归分析关注的是预测和因果关系探索，通过最小二乘法找到最佳拟合直线。简单线性回归是最基础的形式，通过最小化垂直偏差来拟合数据。针对多重共线性问题，岭回归和Lasso回归提供了解决方案。岭回归通过L2范数正则化减少模型复杂性...
线性模型L1正则化——套索回归 1fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split2fromsklearn.datasetsimportload_diabetes3X,y=load_diabetes().data,load_diabetes().target4X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=8)56fromsklearn.linear_modelimportLasso7importnumpy as np8...