岭回归——Ridge

最新推荐文章于 2025-03-22 08:51:39 发布
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分类专栏： 机器学习一百天 笔记
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Ridge回归通过引入L2范数惩罚项增强对共线性问题的鲁棒性，解决普通最小二乘法的问题。在sklearn库中，Ridge模型支持多元回归并提供多个参数调整，如alpha用于控制正则化强度，fit_intercept控制是否计算截距等。

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

Ridge回归通过对系数的大小施加惩罚来解决普通最小二乘法的一些问题，岭系数最小化的是带惩罚项的残差平方和
在这里插入图片描述
其中惩罚项的系数越大，收缩量越大，这样的系数对共线性的鲁棒性也更强
与其他的线性模型一样，Ridge用fit方法将模型系数存储在conf_成员中

from sklearn import linear_model
reg = linear_model.Ridge(alpha=.5)
reg.fit([[0,0],[0,0],[1,1]],[0,.1,1])

输出
在这里插入图片描述

reg.coef_
reg.intercept_

输出
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
下面解释一下sklearn.linear_model.ridge

最低0.47元/天 解锁文章
线性回归 岭回归 lasso 详细介绍
qq_20186593的博客
05-11 661
线性回归 已知nnn个样本{(xi,yi)}ni=1{(xi,yi)}i=1n\{(x_i,y_i)\}^n_{i=1}，其中xi∈Rd,yi∈Rxi∈Rd,yi∈Rx_i\in \mathbb{R}^d,y_i\in \mathbb{R} 回归问题学习实值函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)，其中f:Rd→Rf:Rd→Rf:\mathbb{R}^d\to \mathbb{R} 最小...
详解机器学习经典模型(原理及应用)——岭回归
学习与分享人工智能技术
09-21 1万+
本文介绍了岭回归模型的原理、计算流程和应用实例，可用于面试八股或业务参考。
【漫话机器学习系列】154.岭回归（Ridge Regression）
最新发布
IT古董
03-22 1380
岭回归（Ridge Regression）是一种改进的线性回归方法，它通过引入正则化项来解决普通最小二乘法（OLS, Ordinary Least Squares）可能遇到的多重共线性问题。岭回归的核心思想是在损失函数中加入参数的 L2 正则化，从而使模型更具稳定性，减少过拟合的风险。
机器学习（一）线性模型之岭回归器RidgeRegressor
weixin_43689805的博客
12-15 912
创建岭回归器创建目的一、目标函数、损失函数和正则化是什么？二、详细步骤结果总结源代码和数据集下载 创建目的 在上一篇博客中我们实现了线性回归器模型，但是线性回归器模型具有一个致命的缺点，那就是对异常值敏感。所谓异常值敏感就是线性模型由于考虑到了那些异常店，会使线性模型向异常点“靠拢”，用图片表示就是 可以从图中看到：在没有右下方异常点的时候线性模型拟合成实线的模样，在添加了两个异常值后，原先的实线为了“照顾”那两个异常点，发生了向右下方偏移的情况。这就叫做异常值敏感。 产生敏感的原因在于最小二乘法“照顾
岭回归模型|机器学习|回归算法
taoxing
09-19 6170
1.岭回归模型 1.1背景 对于回归问题来说，它们的基本内容基本上都是相同的，所以岭回归模型与线性回归模型类似： y=θ0x0+θ1x1+θ2x2+...θnxn{\color{Violet}y = θ_{0}x_{0}+θ_{1}x_{1}+θ_{2}x_{2}+...θ_{n}x_{n}}y=θ0​x0​+θ1​x1​+θ2​x2​+...θn​xn​它们的差别主要体现在损失函数的构造上。 对于有些矩阵，矩阵中某个元素的一个很小的变动，会引起最后计算结果误差很大，这种矩阵称为“病态矩阵”。有些时候不正确
scikit-learn 之岭回归
weixin_43451186的博客
01-11 432
scikit-learn 之岭回归 基本语句 from sklearn import linear_model reg = linear_model.Ridge(alpha = 0.5) reg.fit([[0,0],[1,1],[2,2]],[0,1,2]) reg.coef_ #coeficients reg.intercept_ Plot Ridge coefficients as a f...
岭回归——额外参数alpha和预测系数coefs的关系
不凡De老五
12-12 6094
岭回归的作用： 1.岭回归可以解决特征数量比样本量多的问题 2.岭回归作为一种缩减算法可以判断哪些特征重要或者不重要，有点类似于降维的效果 3.缩减算法可以看作是对一个模型增加偏差的同时减少方差 岭回归用于处理下面两类问题： 1.数据点少于变量个数 2.变量间存在共线性（最小二乘回归得到的系数不稳定，方差很大）
Basics Algorithms| 岭回归(Ridge regression)
TURBOTX的博客
05-28 1162
Ridge Regression is a linear regression with L2 regularization. 1. 线性回归(Linear Regression, LR) LR就是用线性函数去拟合一组数据，使得均方误差(Mean Square Error, MSE)最小。 拟合函数： 损失函数(MSE)： LR是最基本的机器学习方法之一，常用于由多个观测变量预测因变量。在预测情形下等效于维纳滤波器(Wienar Filter)，因为输入的是时间序列。 import num.
机器学习笔记——岭回归（Ridge Regression）
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佐井白白的微笑
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本内容整理自coursera，欢迎转载交流。 （https://www.coursera.org/specializations/machine-learning） 1.一般回归遇到的问题 一般的回归模型很容易出现过拟合（overfitting）的问题。 为了说明过拟合，先介绍两个概念： error=bias+variance bias:指的是模型在样本上的输出与真实
机器学习笔记之线性回归——正则化介绍与岭回归
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08-19 987
本节将介绍正则化以及正则化在线性回归中的应用——岭回归
L2正则化的线性模型——岭回归
执的博客
09-09 2071
1.岭回归的介绍： 岭回归也是回归分析中常用的线性模型，它实际上是一种改良的最小二乘法。 2.岭回归的原理： 岭回归实际上是一种能够避免过拟合的线性模型。在岭回归中，模型会保留所有的特征变了，但是会减小特征变量的系数值，让特征变量对预测结果的影响变小，在岭回归中是通过改变其alpha参数来控制减小特征变量系数的程度。而这种通过保留全部特征变量，只是降低特征变量的系数值来避免过拟合的方法，我们称之为L2正则化。 3.岭回归的实战： from sklearn.datasets import load_d
岭回归总结
weixin_41911765的博客
07-22 4598
岭回归存在的目的： 解决多重共线性下，最小二乘估计失效的问题 岭回归的作用：(在引入变量太多，又存在多重共线性，难以抉择去留哪个变量时可以通过该方法筛选变量) 1.找出多重共线性的变量，并提剔除部分 2.找出作用不大的变量 3.找出岭回归系数不稳定的变量 一、岭回归的定义和性质 1.背景： 在多元线性回归中得到变量的最小二乘估计 因此要保证的估计有效，就要求存在，即要...
【skLearn 回归模型】岭回归 ＜linear_model.Ridge＞
懂得一千零一种,赋予你失败的方法！
01-12 7912
文章目录一、岭回归概念• 定义• 岭回归处理多重共线性原理 一、岭回归概念 • 定义 岭回归,又称为吉洪诺夫正则化(Tikhonov regularization)。通常来说,大部分的机器学习教材会使用代数的形式来展现岭回归的原理。这个原理和逻辑回归及支持向量机非常相似,都是将求解w的过程转化为一个带条件的最优化问题,然后用最小二乘法求解。然而,岭回归可以做到的事其实可以用矩阵非常简单地表达出来。岭回归在多元线性回归的损失函数上加上了正则项,表达为系数w的L2范式(即系数w的平方项)乘以正则化系数α。..
机器学习（4）岭回归sklearn.linear_model.Ridge
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03-10 9578
sklearn.linear_model.Ridge class sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, max_iter=None, tol=0.001, solver='auto', random_state=None) 带有l2正则化的线性最小二乘。
【scikit-learn】sklearn.linear_model.Ridge 类：岭回归（L2 正则化）
彬彬侠的博客
03-18 297
Ridge是sklearn.linear_model提供的岭回归（Ridge Regression），用于回归任务，在线性回归的基础上添加L2正则化项，可以防止过拟合，适用于多重共线性数据。Ridge是带L2正则化的线性回归，适用于防止过拟合，提高泛化能力。如果数据存在多重共线性问题，Ridge比Linear Regression更稳定，但不会像Lasso那样进行特征选择。
sklearn.linear_model.Ridge解读
weixin_46713695的博客
09-11 795
sklearn.linear_model.Ridge解读
用Python实现9大回归算法详解——03. 岭回归算法
qq_41698317的博客
08-14 2623
通过对岭回归的详细解析，我们理解了岭回归的数学原理、实现方法及其应用场景。岭回归通过引入正则化项，能够有效应对多重共线性问题，提高模型的稳定性和泛化能力。通过具体的案例分析，我们展示了岭回归在处理具有多重共线性数据集中的优越性，并演示了不同正则化参数对模型的影响。
(sklearn)岭回归 sklearn.linear_model.Ridge用法
weixin_30580943的博客
07-24 255
(sklearn)岭回归 sklearn.linear_model.Ridge用法 转载于:https://www.cnblogs.com/liuys635/p/11236595.html
sklearn.linear_model.Ridge()函数解析（最清晰的解释）
种树最好的时间是10年前，其次是现在！！！
09-06 1万+
sklearn.linear_model.Ridge()函数是具有l2正则化的线性最小二乘法。 class sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, max_iter=None, tol=0.001, solver=’auto’, ...
波士顿房价预测模型——Ridge回归机器学习源码解析
本文将重点介绍使用Ridge Regression（岭回归）算法来解决这个问题，同时也涵盖了其他几种回归方法，如Lasso、线性回归（Linear）和多元线性回归（Multi_linear）。 首先，我们需要理解回归分析的基本概念。回归...
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