Lasso回归

最新推荐文章于 2025-05-21 15:54:57 发布
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-----http://cos.name/

两个角度看岭回归 -- 方差扩大 + 2范数惩罚


http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2012/05/17/2505625.html

有偏估计

http://wenku.baidu.com/link?url=fOI2x7VxXEhR3dnM2NaOd3oTtceOfpc10uuc4URO_U9RQur25OoscI37sAJjnukiiB9HwEgAh_r9tzmnSkSSWEBWcqPU1-SMLsgHiwI2uIy



线性回归建模–变量选择和正则化（1）：R包glmnet

http://site.douban.com/182577/widget/notes/10567212/note/288551448/



分组最小角回归算法（group LARS）

http://cos.name/2011/04/group-least-angle-regression-algorithm/


Least Angle Regression, Lasso
and Boosting

https://cloud.github.com/downloads/cosname/editor/lars_Lasso_boost.pdf



多元统计分析 :

有主成分分析和岭回归

http://wenku.baidu.com/link?url=10_dJugpZdEJ4RdwYPeFh0TE_KSR803BI6yJ_Hfo9vdXZ630xUZpJERHM3By6NCnD8mNWu2CfIUrvzH2M-Mn7L74DMkfhmRY9SuVyzaRMqW

特征值和特征向量的几何和物理意义

http://blog.youkuaiyun.com/dongtinghong/article/details/14216139

关于T检验，Z检验，F检验，卡方检验等

关http://f.dataguru.cn/thread-327858-1-3.html于T检验，Z检验，F检验，卡方检验等

关于T检验，Z检验，F检验，卡方检验等


海藻例子

http://wenku.baidu.com/link?url=xKZx_GYdnMF4N6Lxre7Bt_wxJUsSOIoINg6oHP6HaEy_ZsnEBGxR9xZTRfjMgr1g--Vxg-YrDxm_DqwvhYIwDCqyc8RccUdQ6KARLsEbRte


http://wenku.baidu.com/link?url=MXqyWQSAaI2GnqU6CLo4ArZ10j4dPV1LvnxDJUHznC8_76IAcMW5hdSAOBJeL9XpY80FgmLv7zPiXnqJKwzNNWXTTeCtdJVV6RDiFx7xIA7


cschengvdn
关注
lasso回归MATLAB程序
03-02
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，使得它压缩一些系数，同时设定一些系数为零。因此保留了子集收缩的优点，是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。
LASSO回归
fakerth的博客
09-10 9435
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。
MATLAB环境下Lasso算法的应用与实现
最新发布
weixin_42604188的博客
05-21 713
在现代数据分析中，算法需要处理大量的特征以预测或分类结果。然而，并非所有特征都对预测目标有正向的贡献，因此选择合适的特征显得尤为重要。Lasso算法，作为一种线性回归模型，特别擅长处理具有大量潜在特征的情况。L1范数，也称为曼哈顿距离，是指向量中各个元素绝对值的总和。在线性回归模型中，L1范数可以被视作一个正则化项，用于约束模型权重的大小。Lasso算法的核心在于引入L1范数作为正则项，从而使得回归系数中的一部分能够缩减至零，从而实现变量选择的目的。
LASSO回归实践
09-06
基于LASSO方法，在基金正式报告之前挖掘出基金重仓股。
逻辑回归临床预测模型lasso回归变量筛选roc曲线定制Delong检验
04-28
本项目主要涉及R语言中的逻辑回归、LASSO回归变量筛选以及ROC曲线与DeLong检验等关键概念，旨在建立一个临床预测模型，以提高预测的准确性。下面将对这些知识点进行详细阐述。 首先，逻辑回归（Logistic Regression...
共享单车_hopex3v_lasso回归_共享单车预测_共享单车_
09-29
标题和描述提到了"共享单车_hopex3v_lasso回归_共享单车预测_共享单车"，这表明我们将探讨Hopex3v平台上的一个预测任务，其中关键的数据分析技术是Lasso回归。下面是关于这些主题的详细知识： **Hopex3v**：Hopex3v...
解析python实现Lasso回归
01-02
Lasso原理 Lasso与弹性拟合比较python实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import r2_score #def main(): # 产生一些稀疏数据 np.random.seed(42) n_samples, n_...
什么是LASSO回归，怎么看懂LASSO回归的结果
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weixin_46587777的博客
11-26 5万+
LASSO，全称Least absolute shrinkage and selection operator，是一种数据挖掘方法，即在常用的多元线性回归中，添加惩罚函数，不断压缩系数，从而达到精简模型的目的，以避免共线性和过拟合。当系数为0时，同时达到筛选变量的效果。（以下是一个不严谨的示意图）所以，LASSO回归高效解决了筛选变量的难题：区别于传统的逐步回归stepwise前进、后退变量筛选方法，LASSO回归可以利用较少样本量，高效筛选较多变量。
lasso回归操作步骤
m0_52453314的博客
08-01 1万+
lasso回归只起到一个筛选变量得作用，用完之后还得使用原来的线性回归 第一步：数据标准化 可以借助Matlab的zscore函数，或者直接使用SPSS（分析-描述统计-描述：在描述列表的方框左下角，看到“将标准化得分另存为变量（Z）之后点击打勾，然后确定。） Stata中也有相应的标准化变量的命令，不过一次只能标准化一个变量，例如： egen Y = std(单产) 这个代码就表示将单产标准化，得到的变量记为Y 第二步：stata中使用lasso回归 何时使用lasso回归？..
lasso经典matlab源码
07-27
Lasso变量选择方法创始人的经典代码，内含多个源代码，每个可单独运行.
Lasso
w15180622522的博客
04-23 397
linear_model.Lasso坐标下降法在每次迭代中在当前点处沿一个坐标方向进行一维搜索，固定其他的坐标方向，找到一个函数的局部极小值 相较于Lasso，linear_model.LassoCV多个阿尔法，得出多个对应最佳的w,然后得到最佳的w及对应的阿尔法 linear_model.LassoLars在极小化损失函数时，用的是最小角回归（LARS）。最小角回归（https://...
7.机器学习-十大算法之一拉索回归（Lasso）算法原理讲解
weixin_50804299的博客
04-22 2万+
拉索回归（Lasso Regression）是一种线性回归的正则化形式，它通过引入L1范数惩罚项来实现模型的稀疏性，从而有助于特征选择。在机器学习和统计学中，当数据集具有许多特征时，可能会遇到特征之间存在多重共线性或者某些特征对预测结果影响不大的情况。标准的线性回归方法可能会导致模型过拟合，并且难以解释。为了解决这个问题，拉索回归被提出。它在最小二乘法的基础上，对系数向量添加了一个L1范数惩罚项，这个惩罚项等于所有回归系数绝对值之和的λ倍（λ为惩罚系数）。
机器学习--Lasso回归（LassoRegression）
weixin_42727538的博客
04-19 3334
机器学习–LassoRegression 基本概念 Lasso 是拟合稀疏系数的线性模型。 它在一些情况下是有用的，因为它倾向于使用具有较少参数值的情况，有效地减少给定解决方案所依赖变量的数量。 在线性模型基础上，它增加了一个带有 l1l_1l1​ 先验的正则化项，可以表示为： minw12nsample∥wTx−y∥22+α∥w∥1\mathop{min}\limits_{w}\frac{1}{2n_{sample}}\Vert w^Tx -y\Vert_2^2 + \alpha\Vert w\Vert_
【机器学习】Lasso模型
xiaohutong1991的专栏
08-13 2万+
大V
lasso回归
05-14
### Lasso回归的使用方法与原理 Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种基于线性回归的扩展模型，其核心在于通过加入L1正则化项来实现特征选择和防止过拟合的功能。以下是关于Lasso回归的具体原理和使用方法： #### 原理概述 Lasso回归的目标是最小化损失函数的同时增加一个正则化约束条件。它的目标函数可以表示为： \[ J(\beta) = \frac{1}{2n} \|X\beta - y\|_2^2 + \lambda \|\beta\|_1 \] 其中 \( X \) 是输入矩阵，\( y \) 是目标向量，\( \beta \) 表示模型参数，\( n \) 是样本数量，\( \lambda \) 是控制正则化强度的超参数[^3]。 由于L1正则化的存在，Lasso回归倾向于将某些特征的系数压缩至0，从而实现了自动特征选择的效果。这是因为它会惩罚较大的权重值，并促使许多较小的权重变为零[^4]。 #### 实现方式 在实际应用中，可以通过多种编程库实现Lasso回归。以下是一个Python代码示例，展示如何利用`scikit-learn`库完成Lasso回归的任务： ```python from sklearn.linear_model import Lasso import numpy as np # 创建模拟数据集 np.random.seed(42) X = np.random.rand(100, 5) # 100个样本，5个特征 y = 3 * X[:, 0] + 2 * X[:, 1] - 4 * X[:, 2] + np.random.randn(100) # 初始化Lasso模型 lasso = Lasso(alpha=0.1) # alpha对应于λ，调节正则化程度 # 训练模型 lasso.fit(X, y) # 输出模型系数 print("Coefficients:", lasso.coef_) ``` 在这个例子中，我们创建了一个简单的五维数据集，并训练了一个Lasso回归模型。通过调整`alpha`参数，我们可以改变正则化的强弱，进而影响哪些特征会被保留或舍弃[^1]。 #### 特征选择的能力 Lasso回归的一个显著优势是它可以作为特征选择工具。当面对高维度的数据时，很多无关紧要或者冗余的特征可能会干扰模型的表现。借助Lasso回归，这些无意义的特征往往被赋予零权值，从而使最终模型更加简洁高效[^2]。 --- ###
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