linear regression:Lasso 回归

最新推荐文章于 2023-09-10 16:08:08 发布
原创 最新推荐文章于 2023-09-10 16:08:08 发布 · 424 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#回归 #线性回归 #数据挖掘

本文深入解析Lasso回归，介绍其作为线性回归的正则化形式，如何通过L1惩罚优化输入变量系数，实现特征选择和模型简化。包含代码示例演示其工作原理。

Lasso 回归：是线性回归另一种形式的正则化，采取L1 penalty，使每个输入变量相关系数（coefficients）绝对值的和最小。

在这里插入图片描述
Lasso 回归的代码展示

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

LinearRegression:梯度下降的线性回归
04-02
在给定的“LinearRegression:梯度下降的线性回归”主题中，我们将探讨线性回归模型以及如何使用梯度下降法进行参数优化。 线性回归模型通常表示为： \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + ... + \beta_nx_n ...
Python 实现3种回归模型（Linear Regression，Lasso，Ridge）的示例
12-16
在Python中，我们可以创建一个`LinearRegression`类，继承自`LinearModel`。`fit`方法用于拟合数据，计算系数矩阵`coef_`，而`predict`方法则根据系数矩阵和输入数据进行预测。这里使用了矩阵运算，通过求解正规方程...
正则化线性模型：岭回归Ridge Regression(即线性回归的改进)、lasso回归(Lasso Regression)、弹性网络(Elastic Net)、Early Stopping
あずにゃん梓喵的博客
08-11 1711
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 2.9 正则化线性模型 学习目标 知道正则化中岭回归的线性模型 知道正则化中lasso回归的线性模型 知道正则化中弹性网络的线性模型 了解正则化中early stopping的线性模型 Ridge Regression 岭回归 Lasso ...
LinearRegression、岭回归、Lasso回归和ElasticNet回归总结-附python3代码实战及回归检验
qq_30868737的博客
11-05 9341
过拟合和欠拟合 开始我是很难弄懂什么是过拟合，什么是欠拟合以及造成两者的各自原因以及相应的解决办法，学习了一段时间机器学习和深度学习后，分享下自己的观点，方便初学者能很好很形象地理解上面的问题。 无论在机器学习还是深度学习建模当中都可能会遇到两种最常见结果，一种叫过拟合（over-fitting ）另外一种叫欠拟合（under-fitting）。 首先谈谈什么是过拟合呢？什么又是欠拟合呢？网上很直接的图片理解如下： 所谓过拟合（over-fitting）其实就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样
美赛 6：相关性模型、回归模型（十大模型篇）
Destiny坠明的博客
01-27 4万+
三、相关性模型 相关性模型涉及到两种最为常用的相关系数：皮尔逊person相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数。 它们可用来衡量两个变量之间的相关性大小，根据数值满足的不同条件，我们要选择不同的相关系数进行计算。 1.皮尔逊相关系数 ...
LASSO回归
fakerth的博客
09-10 9605
LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，最小绝对值收敛和选择算子算法)是一种回归分析技术，用于变量选择和正则化。它由Robert Tibshirani于1996年提出，作为传统最小二乘回归方法的替代品。
python学习——线性回归
Annaaphq的博客
08-09 1万+
线性回归模型
sklearn_realState_LinearRegression：使用sklearn来预测750英尺真实状态的价格。使用：木星，python，sklearn，线性回归
02-18
8. **模型优化**：如果模型表现不佳，可以尝试调整模型参数，或者探索其他回归方法，如岭回归、Lasso回归等正则化技术，以减少过拟合风险。 9. **模型应用**：一旦模型训练完成且性能满足要求，就可以用它来预测新...
【机器学习5）】Scikit-learn创建线性回归模型（LinearRegression、Lasso及Ridge）和逻辑回归模型（logistic）
12-22
1. 数据加载 假如进行房价的预测，这里加载的数据共1000条，共十个维度（十个特征），除了id以外，其余的都是自变量（9个可用） import pandas as pd import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt...
linear_regression:在python中实现线性回归模型
03-22
如果模型性能不佳，可以尝试调整模型参数、进行特征选择或采用正则化方法（如岭回归、Lasso回归）以提高模型的泛化能力。 9. **模型保存与加载**： 为了在以后的项目中重用模型，我们可以将其保存到磁盘，使用...
LinearRegression,Ridge,RidgeCV,Lasso线性回归模型简单使用
疯了的驴
01-01 1万+
一、线性回归linearRegression：使用经验风险最小化=损失函数（平方损失）>>> from sklearn import linear_model #导入模块 >>> reg = linear_model.LinearRegression() #导入模型 >>> reg.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2]) #模型训练 LinearRegre
Lasso Regression
热门推荐
Daunxx的专栏
06-07 5万+
Lasso Regression标签（空格分隔）： 监督学习在数据挖掘和机器学习算法的模型建立之初，为了尽量的减少因缺少重要变量而出现的模型偏差问题，我们通常会尽可能的多的选择自变量。但是在实际建模的过程中，通常又需要寻找 对响应变量具有解释能力的自变量子集，以提高模型的解释能力与预测精度，这个过程称为特征选择。
【机器学习（5）】Scikit-learn创建线性回归模型（LinearRegression、Lasso及Ridge）和逻辑回归模型（logistic）
lys_828的博客
03-01 2267
1. 数据加载 假如进行房价的预测，这里加载的数据共1000条，共十个维度（十个特征），除了id以外，其余的都是自变量（9个可用） import pandas as pd import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt os.chdir(r"C:\Users\86177\Desktop") df = pd.read_cs...
【skLearn 回归模型】Lasso ＜linear_model.Lasso＞
懂得一千零一种,赋予你失败的方法！
01-15 5299
文章目录Lasso概念• 定义• Lasso处理多重共线性原理二、linear_model.Lasso 类案例：Lasso特征选取① 读取数据集② 划分训练集、测试集③ 对线性回归、岭回归、Lasso进行对比④ 学习曲线 Lasso概念 • 定义 LASSO是由1996年Robert Tibshirani首次提出，全称Least absolute shrinkage and selection operator。该方法是一种压缩估计。它通过构造一个惩罚函数得到一个较为精炼的模型，使得它压缩一些回归系数..
(sklearn)lasso回归linear_model.Lasso()方法
MRxjh的博客
11-09 1万+
class sklearn.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
grads 相关系数_Lasso回归
weixin_39840606的博客
02-06 486
正则化与L1范数正则化是防止模型过拟合的核心技术之一，关于欠拟合和过拟合的问题，这里笔者就不再展开来说，不了解的朋友可以看看笔者很早之前写的一篇文章：谈谈过拟合。总的来说，监督机器学习的核心原理莫过于如下公式：该公式可谓是机器学习中最核心最关键最能概述监督学习的核心思想的公式了：所有的有监督机器学习，无非就是正则化参数的同时最小化经验误差函数。最小化经验误差是为了极大程度的拟合训练数据，正则化参数...
机器学习学习笔记----LinearRegression,RidgeCV,LassoCV,ElasticNetCV
03-12 3001
import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression, RidgeCV, LassoCV, ElasticNetCV from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.pipeline import Pipeline from skl...
线性回归之正则化线性模型
IT之一小佬的博客
03-11 1139
线性回归之正则化线性模型 Ridge Regression 岭回归 Lasso 回归 Elastic Net 弹性网络 Early stopping 1 Ridge Regression (岭回归，又名 Tikhonov regularization) 岭回归是线性回归的正则化版本，即在原来的线性回归的 cost function 中添加正则项（regularization term）: 以达到在拟合数据的同时，使模型权重尽可能小的目的,岭回归代价函数: 【MSE（0）是均方误差的值，
LinearRegression回归和lasso回归区别
04-20
Linear Regression和Lasso Regression都是回归分析中的经典方法。它们之间的一个显著区别在于目标函数中的正则化项。 Linear Regression中的目标是最小化实际值和预测值之间的平方差异。而Lasso Regression在这个目标函数中添加了一个L1惩罚项，以限制模型中的参数数量，从而提高模型的泛化能力。这意味着Lasso回归可以更好地处理具有许多不相关变量的数据集，并且容易产生稀疏模型。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值