线性模型系数解释中的陷阱 - 岭回归和套索回归 python实例

线性模型系数解释中的陷阱 - 岭回归和套索回归 python实例

在机器学习中，线性回归是一个重要的方法。然而，在实践中，解释线性回归的系数是一项具有挑战性的任务。本文将介绍两种常用的线性回归变体：岭回归和套索回归，并提供相应的Python代码。

1. 岭回归

岭回归是一种用于处理多重共线性问题的回归分析技术。它通过对系数进行正则化来防止过度拟合。正则化的惩罚项是L2范数，也称为岭惩罚。

我们使用scikit-learn库中的Ridge模型来实现岭回归。

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split