使用Python进行Lasso回归模型优化

最新推荐文章于 2025-05-31 09:54:10 发布
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文章标签： python 回归 开发语言
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本文介绍了如何使用Python进行Lasso回归模型优化，特别是在解决高维特征数据的稀疏性问题上。通过引入LassoCV，利用matplotlib进行最佳alpha值的可视化，帮助选择最优模型参数，提高模型的准确性和可解释性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用Python进行Lasso回归模型优化

在机器学习问题中，Lasso回归模型是解决高维特征数据下的稀疏性问题的常用方法之一。相比于其他线性回归模型，Lasso模型具有更好的解释性和可解释性。然而，在实际应用中，如何选择最佳的alpha值便成为了一个重要的问题。本文将介绍如何使用Python进行LassoCV最佳alpha值的可视化。

首先，我们需要导入必要的Python库，包括numpy、matplotlib和sklearn等：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LassoCV
import matplotlib.pyplot as plt

接着，我们可以构建一个虚拟数据集，用于Lasso回归模型的训练：


                

                
                
        

    

  


        

            

                

                

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Python实现Lasso回归(Lasso Regression)

				
			

			

				

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Lasso算法（`Least Absolute Shrinkage and Selection Operator`，最小绝对值收缩和选择算法）是一种线性回归算法，其主要特点是能够在线性回归的基础上增加 `L1正则化项`，从而达到特征选择的目的。与传统的线性回归不同，Lasso算法可以让部分特征的系数变为0，从而实现特征的 `自动选择和降维`。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
Python实现Lasso回归模型

				
			

			

				

					rubyw的博客
				

				

					01-22
					
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• Tibshirani(1996)提出了Lasso(The Least Absolute Shrinkage and Selectionator operator)算法。• 通过构造一个一阶惩罚函数获得一个精炼的模型；通过最终确定一些指标（变量）的系数为零（岭回归估计系数等于0的机会微乎其微，造成筛选变量困难），解释力很强。• 擅长处理具有多重共线性的数据，与岭回归一样是有偏估计。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
python多项式拟合结合lasso回归_解析python实现Lasso回归

				
			

			

				

					weixin_39926193的博客
				

				

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Python正则化回归算法实践：Lasso与Ridge实现

					
最新发布

				
			

			

				

					weixin_33628677的博客
				

				

					05-31
					
					582
					
				

			

		

		

			
				
回归分析是机器学习中预测性建模的一个重要组成部分，用于建模两个或多个变量间的关系，尤其是因变量和一个或多个自变量之间的关系。然而，在数据建模过程中，我们常常会遇到模型过于复杂，以至于它能够精确地描述训练数据中的噪声而非数据的底层分布，这就是过拟合问题。为了解决过拟合，正则化回归应运而生，它通过对回归系数的大小施加惩罚，以防止模型过度依赖于训练数据中的噪声。在正则化回归中，L1正则化（Lasso回归）和L2正则化（岭回归）是最常见的两种形式。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
岭回归 LASSO回归  （python 实现）

				
			

			

				

					09-27
				

			

		

		

			
				
代码功能介绍在《初探  岭回归 LASSO回归  （python 实现）》中有详细的介绍，文章中若有不正确的，也希望能够不吝赐教，相互学习。

			
		

	





	

		

			

				
					
解析python实现Lasso回归

				
			

			

				

					09-18
				

			

		

		

			
				
Lasso是一个线性模型，它给出的模型具有稀疏的系数。接下来通过本文给大家分享python实现Lasso回归的相关知识，感兴趣的朋友一起看看吧

			
		

	





	

		

			

				
					
纯Python实现机器学习算法13：Lasso回归

				
			

			

				

					小白学视觉
				

				

					05-19
					
					4008
					
				

			

		

		

			
				
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达  第13讲和第14讲我们来关注一下回归模型的两个变种模型。本节我们要介绍的是基于L1正则化的Lasso模型，下一节介绍基于L2正则化的Ridge模型。在正式介绍这两种模型之前，笔者还是想带大家复习一下过拟合和正则化等机器学习关键问题。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...

			
		

	





	

		

			

				
					
用python做lasso回归_解析python实现Lasso回归

				
			

			

				

					weixin_31885123的博客
				

				

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【Python机器学习实战】 | Lasso回归和弹性网回归详细分析研究

				
			

			

				

					一伦明悦的博客
				

				

					06-19
					
					2303
					
				

			

		

		

			
				
综上所述，Lasso回归和弹性网回归是两种常用的线性回归方法，通过正则化惩罚的引入，能够在保持模型预测准确性的同时，实现特征选择和模型复杂度控制，适用于处理各种类型的数据集和回归问题。

			
		

	





	

		

			

				
					
初探  岭回归 LASSO回归  （python 实现）

				
			

			

				

					一厘米专栏
				

				

					09-27
					
					7990
					
				

			

		

		

			
				
作为一名曾经研究过人工神经网络的菜鸟，前两天刚听说有岭回归估计和LASSO估计，统计学老师也布置了作业，然，在不甚理解的情况下，用Python写了一下，也不知是否正确。不合适的地方请不吝赐教。

作业如下：



x，y已知，分别用岭估计和LASSO估计，估计的值，并使用MSE评估估计结果。

个人理解：

在完全没有数据的情况下，很显然，需要随机生成一些数据。在年少的时候就知道，若已知和值，给定一个x就会有个y生成。

所以

第一步：肯定是要生成一批y，将作为真实值，用来与接下来估计出的值进行比较。



			
		

	





	

		

			

				
					
用python做lasso回归_回归分析_L1正则化（LASSO回归）【python实现】

				
			

			

				

					weixin_39800918的博客
				

				

					12-21
					
					1230
					
				

			

		

		

			
				
对于2个变量的样本回归分析，L2和L1正则化基本相同，仅仅正则化项不同LASSO回归为在损失函数加入\(||\omega||_1\) ,\(\omega\) 的1范数 而 岭回归为\(||\omega||_2^2\)，\(\omega\) 的2范数*矩阵、向量范数*L1正则化(岭回归)LASSO RegressionLoss Function\[J(\omega)= (X \omega - Y)^...

			
		

	





	

		

			

				
					
数学推导+纯Python实现机器学习算法：Lasso回归

				
			

			

				

					abcdefg90876的博客
				

				

					05-06
					
					4291
					
				

			

		

		

			
				
本节我们要介绍的是基于L1正则化的Lasso模型，在正式介绍模型之前，笔者还是想带大家复习一下过拟合和正则化等机器学习关键问题。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...

			
		

	





	

		

			

				
					
用Python实现9大回归算法详解——02. Lasso 回归算法

				
			

			

				

					qq_41698317的博客
				

				

					08-14
					
					5201
					
				

			

		

		

			
				
Lasso 回归是一种有效的线性回归方法，通过引入正则化项来避免过拟合并自动选择特征。在模型训练过程中，Lasso 回归不仅能够对系数进行缩减，还能够将不重要的特征的系数缩减为零，实现特征选择。通过案例分析，我们验证了 Lasso 回归在特征选择和模型简化中的有效性，并展示了如何使用 Python 进行实现和结果分析。

			
		

	





	

		

			

				
					
手写LASSO回归python实现

				
			

			

				

					qq_58158950的博客
				

				

					11-16
					
					990
					
				

			

		

		

			
				
【代码】手写LASSO回归python实现。

			
		

	





	

		

			

				
					
python实现Lasso回归分析（特征筛选、建模预测）

					
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python实现Lasso回归分析（特征筛选、建模预测）
输入结构化数据，含有特征以及相应的标签，采用Lasso回归对特征进行分析筛选，并对数据进行建模预测。



实现代码：


import numpy as np
import warnings
warnings.filterwarnings(action='ignore')
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import metrics
f

			
		

	





	

		

			

				
					
机器学习实战：Python基于LASSO回归进行正则化（十二）

				
			

			

				

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LASSO）是一种用于线性回归和特征选择的正则化方法。它的基本原理是在损失函数中引入L1正则化项，通过最小化数据拟合误差和正则化项的和来实现模型参数的稀疏化和特征选择。这种正则化项以模型参数的绝对值之和乘以一个调节参数alpha的形式出现，促使模型选择少量重要的特征，并将其他特征的系数缩减为零。通过调节alpha的值，我们可以控制模型的复杂度和特征选择的程度。LASSO的优势在于它能够自动进行特征选择，并产生更简洁和解释性强的模型。

			
		

	





	

		

			

				
					
python 机器学习包 sklearn 实现 LASSO回归

				
			

			

				

					super_he_pi的博客
				

				

					04-18
					
					3125
					
				

			

		

		

			
				
转自：https://blog.youkuaiyun.com/luanpeng825485697/article/details/79829926


			
		

	





	

		

			

				
					
基于Lasso回归的实证分析（Python实现代码）

				
			

			

				

					qq_42370335的博客
				

				

					07-16
					
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Lasso方法是基于惩罚方法对样本数据进行变量选择，通过对原本普通线性回归模型的系数进行压缩，将原本很小的系数直接压缩至0，从而将这部分系数所对应的变量视为非显著性变量，将不显著的变量直接舍弃，达到简化模型的目的。...

			
		

	





	

		

			

				
					

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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