18、使用惩罚线性方法构建预测模型

使用惩罚线性方法构建预测模型

在机器学习领域，惩罚线性方法在构建预测模型方面具有重要作用。本文将详细介绍如何使用惩罚线性方法构建不同类型的分类器，包括岩石与地雷分类器以及犯罪现场玻璃样本分类器，并对相关代码和结果进行深入分析。

构建岩石与地雷分类器

与葡萄酒质量案例研究类似，构建岩石与地雷分类器的下一步是在完整数据集上重新训练模型，并提取对应于最佳 alpha 值的系数。最佳 alpha 值是通过交叉验证确定的，用于最小化样本外误差。

以下是实现该功能的代码：

__author__ = 'mike_bowles'

from Read_Fcns import list_read_rvm
from math import sqrt, fabs, exp
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import enet_path
from sklearn.metrics import roc_auc_score, roc_curve
import numpy as np

#read data from uci data repository
xNum, labels = list_read_rvm()

#number of rows and columns in x matrix
nrow = len(xNum)
ncol = len(xNum[1])

#use StandardScaler to normalize data