岭回归（ridge回归）、lasso回归、ElasticNet回归

最新推荐文章于 2025-07-01 13:28:50 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 岭回归 ridge回归 lasso回归 ElasticNet回归
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本文介绍了岭回归、lasso回归及ElasticNet回归等正则化回归方法，这些方法通过引入L1或L2正则化项来防止模型过拟合，其中岭回归采用L2正则化，而lasso回归采用L1正则化。

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作者：离散梦

欢迎大家给出宝贵的建议！

 

 

 

岭回归（ridge回归）、lasso回归、ElasticNet回归

 

 

为了防止过拟合的现象出现，引入以上优化方法。（正则化）

 

岭回归就是引入L2正则化项

lasso回归就是引入L1正则化项

ElasticNet回归就是引入L1和L2正则化项（lasso和ridge回归组合）。

公式：

 

岭回归器就是用普通最小二乘法的线性回归器。

ridge_regressor=linear_model.Ridge( alpha=0.01，fit_intercept=True，max_iter=10000 )

alpha参数控制回归器的复杂程度。希望模型对异常值不那么敏感，就需要设置一个较大的alpha值。

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AiirrrrYee的博客
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