6.最小角回归（Least Angle Regression）

最新推荐文章于 2025-03-30 19:44:52 发布
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分类专栏： 机器学习算法 文章标签： 机器学习 python
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本文介绍了一种针对高维数据的回归算法——最小角回归(LARS)。该算法在p远大于n的情况下计算效率高，与前向选择的速度相当，且与最小二乘法的复杂度相同。LARS能够生成完整的分段线性解路径，有利于交叉验证和参数调整。此外，当两个变量的响应值相同时，它们的系数会以相似的速度增长，从而保证了算法的稳定性。然而，LARS对于噪声较为敏感。

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最小角回归是针对高维数据的回归算法。

least angle regression 的优势如下：

  1. 当p>>n时计算是非常高效的。（比如当维数远大于点数）
  2. 它和前向选择计算速度差不多，并且和最小二乘法复杂度一样。
  3. 生成一个完整的分段线性解的路径，这交叉验证和之后的参数调整非常有效。
  4. 如果两个变量的相应值总是相同的，那么他们的系数应该有近似相同的增长速率。因此 LARS的增长总是稳定的
LARS方法的缺点：

  1. 由于LARS是基于剩余误差多次迭代拟合的结果，所以对噪音的影响比较敏感
最小角回归（Least Angle Regression）
mlnotes
08-21 8218
背景知识 最小角回归和模型选择比较像，是一个逐步的过程，每一步都选择一个相关性最大的特征，总的运算步数只和特征的数目有关，和训练集的大小无关。最小角回归训练时的输入为特征矩阵 X={X1,X2,...,XP}，和期输出向量Y={y1,y2,...,yN}，Xi 是长度为N的矩阵，N表示训练集的大小，P则是特征的数目。还有一点需要注意的是，向量Xi 和 Y 都是正则化之后的向量，即它们的元素的均值
最小角回归详解
分析101
06-29 1422
本文介绍LAR（Least angle regression，最小角回归），由Efron等（2004）提出。这是一种非常有效的求解LASSO的算法，可以得到LASSO的解的路径。 1 算法介绍 我们直接看最基本的LAR算法，假设有NNN个样本，自变量是ppp维的： 先对XXX（N×pN\times pN×p）做标准化处理，使得每个predictor（XXX的每列）满足x⋅j′1N=0x_{\cdot j}' 1_N=0x⋅j′​1N​=0，∥x⋅j∥=1\Vert x_{\cdot j}\Vert=1∥x
机器学习——回归算法之最小角回归（Least angle regression， LARS）
macan的博客
09-10 3260
机器学习——回归算法之最小角回归（Least angle regression， LARS）前言算法思想示例代码 前言 最小角回归涉及到了相关系数（current correlations）,但这里并不会具体定义相关系数的定义，只需要在知道它是用来衡量两个变量相关程度的就可以了。 算法思想 这里用一张图来说明算法的基本思想： 从简单的情况说明，假设有两个样本x1和x2，真实标签为y2^(图中绿色的...
机器学习算法—最小角回归
最新发布
m0_66813240的博客
03-30 424
最小角回归（Least Angle Regression, LARS）是一种用于高维线性回归问题的算法，它能够在特征数量远大于样本数量的情况下有效工作。LARS结合了逐步回归和岭回归的优点，提供了一种高效且稳定的参数估计方法。
最小角回归
05-15
这是最优化算法里的一种算法，它对LASSO回归问题作了改进
1.1.7. Least Angle Regression（最小角回归）和 1.1.8. LARS Lasso
matrix_studio的博客
12-09 1378
1.1.7. Least Angle Regression
lasso最小角_最小角回归法（Least Angle Regression）求解Lasso 回归算法
weixin_39601794的博客
12-22 858
引用：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6018889.html最近在学习机器学习的相关框架，看到最小角回归理解了一下：在介绍最小角回归算法前，我们需要了解两个相关算法，一个是前向选择算法(Foward Selection)，一个是前向梯度算法(Forward Statgewise)。1.前向选择算法(Foward Selection)假设有Y=Xθ,X为m*n的矩阵...
Least Angle Regression
02-06
最小角度回归（Least Angle Regression，LARS）是一种用于线性模型选择的算法，其设计目标是在给定数据集上构建线性模型，以便对响应变量进行有效预测。在统计学文献中，LARS算法是自动构建模型算法家族的一部分，这...
LAR（最小角回归）
陈陈的专栏
03-14 5154
LAR（最小角回归） chenlongzhen Sunday, March 01, 2015 LAR过程 LAR图解 R的lar包使用longley数据(具有高度共线性) 用最小角度算最小二乘解，确定变量过程 library(lars) ## Warning: package 'lars' was built under R ve
LARS（最小角回归）
xiaogao2017的博客
07-19 8731
优缺点 LARS是一个适用于高维数据的回归算法。 优点： 特别适合于特征维度n 远高于样本数m的情况。 算法的最坏计算复杂度和最小二乘法类似，但是其计算速度几乎和前向选择算法一样 可以产生分段线性结果的完整路径，这在模型的交叉验证中极为有用 缺点： 由于LARS的迭代方向是根据目标的残差而定，所以该算法对样本的噪声极为敏感。 ...
算法总结（三）关于最小角回归
zhouzhouasishuijiao的博客
01-02 3430
今天早上刚从西安回到武汉，疲劳不堪，就仔细查看了一篇关于最小角回归的一篇文章 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6018889.html 在做线性回归的时候，有时候会碰到稀疏系数矩阵的问题，可以用L1或者L2正则化解决这个问题，L1正则化又叫Laaso回归，但是L1正则化中的惩罚项是不可微的，我们不能用梯度下降法，怎么办呢，我们可以用坐标下降法，这个方法，感性上...
Python实现最小角度回归
Backcanhave7
02-13 2603
    关于LARS的详细介绍，可以参考Bradley Efron, Trevor Hastie, Iain Johnstone and Robert Tibshirani等人的那篇经典论文Least Angle Regression，文末附有论文地址。本文仅涉及LARS的Python实现。 实现代码： # 导入要用到的相关包和函数 %matplotlib inline import num...
机器学习方法：回归（三）：最小角回归Least Angle Regression（LARS），forward stagewise selection
u014765410的博客
09-25 614
机器学习方法：回归（三）：最小角回归Least Angle Regression（LARS），forward stagewise selection
LARS最小角回归
qq_43331366的博客
11-21 398
参考书籍：The Elements of Statistical Learning 算法：最小角回归 将所有的自变量进行标准化处理，使得处理后是数据均值为0标准差为1. 初始化残差 r0=y−yˉ,β0=(β1,...,βp)′=0pr_0=y-\bar{y}, \beta^0=(\beta_1,...,\beta_p)'=\bold{0_p}r0​=y−yˉ​,β0=(β1​,...,βp​)′=0p​. 在所有自变量中，找与 r0r_0r0​ 最相关的 xjx_jxj​ . 记 λ0=1n∣&lt.
【Python机器学习预测分析算法实战五】最小角回归LARS
kewill的博客
12-16 1627
  通过前面的介绍，我们了解到求解惩罚性回归模型等价于求解一个优化问题，有大量的通用算法可以求解。这次介绍一个非常快速敏捷的算法——最小角度回归（LARS）算法。LARS算法可以理解为一种改进的前向逐步回归算法。 前向逐步回归算法和最小角度回归算法（LARS）：   前向逐步回归算法过程如下：  将回归系数的所有值初始化为0  在每一步使用已经选择的变量找到残差值  确定哪个未使用的变量能够...
Skleran-线性模型-最小角回归（LARS）
LaoChen_ZeroonE
06-27 1234
最小角回归sklearn.linear_model.Larssklearn.linear_model.LassoLars 最小角回归 sklearn.linear_model.Lars class sklearn.linear_model.Lars(*, fit_intercept=True, verbose=False, normalize=True, precompute='auto', n_nonzero_coefs=500, eps=2.220446049250313e-16, copy_X=.
机器学习与算法（12）--最小角回归（LARS）
mensyne的博客
03-04 2451
                                            最小角回归（LARS） 最小角回归(LARS)是对高维数据的回归算法， 由 Bradley Efron, Trevor Hastie, Iain Johnstone 和 Robert Tibshirani 开发完成。 LARS 和逐步回归很像。在每一步，它寻找与响应最有关联的 预测。当有很多预测有相同的关联时...
least angle regression
04-11
最小角度回归（least angle regression）是一种用于变量选择和回归建模的算法。它是基于逐步回归的方法，通过计算每个自变量与响应变量的相关性和现有模型的相关性，选出对目标变量有最大相关性的自变量进行加入模型。最小角度回归可以用于高维数据的分析和处理，可以在保持模型性能的同时降低模型的复杂度。
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