机器学习——正则化代码

最新推荐文章于 2024-10-16 16:58:00 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： python 机器学习 正则化
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44368660/article/details/123686718
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本文通过Logistic回归实例探讨正则化对缓解过拟合的作用。通过对训练集和验证集的表现对比，展示正则化如何提高模型的泛化能力，降低过拟合现象。

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

这次以Logistic回归作为基础，将再次复习Logistic回归，对Logistic回归将有更深的理解。通过对比未进行正则化的Logistic回归与正则化的Logistic回归在相同数据集上的表现来理解正则化缓解过拟合现象的作用。

首先，我们导入这次实验所需要使用的Python库，以及辅助函数

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from utils import *

实际应用中容易出现过拟合，其原因则在于模型已经足够复杂，但是我们往往根本就不知道设计的模型的复杂程度是否刚好满足要求。

这就需要我们去判断模型是否刚刚好，如何判断是否出现了过拟合或欠拟合呢？我们一般通过将数据分为3个部分，训练集(train set)，验证集(val

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正则化的代码？
chenyi9981的博客
05-31 2832
我们用正则化来缓解泛化效果差的问题，就是给权重一个矩阵，加在loss上。 如图所示，正则化后的loss，是原来的loss再加上正则化项，正则化项就是正则化参数*loss（w），这个，跟吴恩达讲的一模一样。 正则化项的表示代码为tf.contrib.layers.l2_regulariz...
机器学习专栏（35）：正则化方法全解析（附完整代码）
最新发布
Conan_0728的博客
04-27 772
数据质量先行：90%的问题源于数据从小模型开始：先尝试岭回归基准可视化诊断：权重分布与学习曲线渐进式调参：先粗调后细调业务验证：最终以线上效果为准# 一键式最佳实践模板cv=5,print(f"自动选择参数: l1_ratio={best_model.named_steps['elasticnetcv'].l1_ratio_}")掌握正则化技术就像获得模型优化的瑞士军刀。正则化的本质是在模型复杂度和泛化能力之间寻找黄金平衡点。希望本文的实战经验能助你在实际项目中游刃有余！
机器学习中的正则化
仰望星空
07-19 216
Regularization。Welcome to the second assignment of this week. Deep Learning models have so much flexibility and capacity that overfitting can be a serious problem, if the training dataset is not big...
机器学习之正则化实现
筱超的博客
06-19 322
正则化实现 //正则化 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1. 完成数据集的读取 data_s1 = np.loadtxt('s1.txt', delimiter=',') data_s2 = np.loadtxt('s2.txt', delimiter=',') # x_s1, y_s1 = data_s1[:, :-1], data_s1[:, -1:] # x_s2, y_s2 = data_s2[:, :-1], data
机器学习中的正则化方法
Shingle_的博客
08-24 1315
参数范数惩罚 L1 L2 regularization 正则化一般具有如下形式：（结构风险最小化） 其中，第一项是经验风险，第二项是正则化项，lambda>=0为调整两者之间关系的系数。 正则化项可以取不同的形式，如参数向量w的L2范数： 假设以平方差为损失函数，则优化目标为： minw∑i=1m(yi−wTxi)2+λ||w||22minw∑i=1m(yi−wTxi...
Machine Learning Experiment5 Regularization（正则化） 详解+代码实现
种花家的奋斗兔的博客
04-24 3680
为什么要引入正则化？ 在做线性回归或者逻辑回归的时候，会遇到过拟合问题，即，在训练集上的error很小，但是在测试集上的偏差却很大。因此，引入正则化项，防止过拟合。保证在测试集上获得和在训练集上相同的效果。 例如：对于线性回归，不同幂次的方程如下 通过训练得到的结果如下： 明显，对于低次方程，容易产生欠拟合，而对于高次方程，容易产生过拟合现象。 因此，我们引入正则化项： 其他...
pytorch学习笔记（十四）————正则化惩罚（减轻overfitting）
01-20
在机器学习领域，过拟合（Overfitting）是一个常见的问题，它指的是模型在训练集上表现良好，但在测试集或未见过的数据上表现较差的现象。过拟合通常发生在模型过于复杂，对训练数据中的噪声和特有特征过度学习时。...
线性回归2——正则化（含代码）
方悔读书迟
04-03 2719
一、频率角度与贝叶斯角度 二、代码 ''' 我们用多项式来拟合y=sin4x ''' import numpy as np from scipy.optimize import leastsq import matplotlib.pyplot as plt # 目标函数 def real_func(x): return np.sin(4*x) # 多项式 def fake_func(w...
深度学习笔记——正则化方法
qq_31827399的博客
08-05 1008
文章目录深度学习中的正则化和优化1、五大正则化方法1.1 数据增强(Data Augmentation)1.2 L1 和L2正则化L2正则化L1正则化L1与L2正则化 深度学习中的正则化和优化 深度学习中，正则化与优化策略占据了重要的地位，它们很大程度上决定了模型的泛化与收敛等性能。通过阅读《深度学习》，简要的总结了深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略。 1、五大正则化方法 正则化通过对学习算...
时间序列预测（八）——正则化+过拟合、欠拟合、
qq_47885795的博客
10-16 1746
虽然严格来说不属于正则化项，但标准化或归一化数据可以减少模型过拟合的可能性，帮助模型更稳定地收敛。例如，在图像分类中可以通过旋转、翻转、缩放等操作生成新的图像样本，从而减少模型的过拟合风险。为了展示过拟合和正则化的效果，用 15 阶多项式拟合数据并对比无正则化与正则化模型的结果。L1 正则化（也叫 Lasso 正则化）会在损失函数中增加一个与权重绝对值成正比的惩罚项，使得模型倾向于让某些权重变为零，从而实现特征选择的效果。，使得模型更简单且泛化能力更强，避免在训练集上表现很好而在测试集上表现不佳的情况。
机器学习03|万字：正则化 【详解及jupyter代码】
IanYue的博客
09-21 1474
在这个实验中，是以Logistic回归作为基础，将再次复习Logistic回归，对Logistic回归将有更深的理解。通过对比未进行正则化的Logistic回归与正则化的Logistic回归在相同数据集上的表现来理解正则化缓解过拟合现象的作用。
吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(8)正则化(Regularization)
肖泽的博客
12-14 1265
6.正则化(Regularization) 文章目录6.正则化(Regularization)6.1 过拟合的问题6.2 代价函数6.3 正则化线性回归6.4 正则化的逻辑回归模型 本章编程作业及代码实现部分见： 6.1 过拟合的问题        到现在为止，我们已经学习了线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将
通过一个小例子帮助你理解正则化(附python代码）
weixin_38698995的博客
04-10 3163
通过一个小例子理解正则化(附代码）一.L1和L2正则化简单介绍：二.代码实现1.没有用正则化的例子1.用了正则化的例子 一.L1和L2正则化简单介绍： 1.L1和L2正则化的作用（这一部分摘自网络，我主要是提供后面的代码说明）： L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择，一定程度上，L1也可以防止过拟合。 L2正则化可以防止模型过拟合(overfitting...
《白话机器学习的数学》正则化实现代码
Atl212的博客
10-18 507
从0开始机器学习--5.正则化技术（L1、Lasso模型，L2、岭回归，Elastic Net，含代码）
j-jzf的博客
10-05 1301
这篇文章详细介绍了机器学习中用于降低模型复杂度的三种正则化技术，并提供代码和可视化结果说明和检验。
机器学习：正则化（Python）
2302_78896863的博客
01-29 600
【代码】机器学习：正则化（Python）
机器学习之正则化
Weightlessly的博客
06-11 548
机器学习之正则化
机器学习L1正则化
03-24
### L1正则化的原理 L1正则化是一种通过在损失函数中引入权重系数的绝对值之和来约束模型复杂度的技术。其核心在于通过对权重施加惩罚，促使部分权重变为零，从而实现稀疏解的效果[^1]。 具体而言，在线性回归或其他监督学习任务中，L1正则化的优化目标可表示为： \[ \text{minimize } \text{MSE} + \lambda \sum_{j=1}^{p} |w_j| \] 这里的 \( w_j \) 表示第 \( j \) 个特征对应的权重，\( \lambda \) 是控制正则强度的超参数[^2]。 --- ### L1正则化的作用 #### 1. **特征选择** 由于L1正则化倾向于使一些权重精确等于0，这实际上起到了自动特征选择的功能。只有那些对预测结果贡献显著的特征会被保留下来，其余不重要的特征被赋予零权重。 #### 2. **防止过拟合** 通过减少有效参与建模的特征数量以及降低各权重的数值范围，L1正则化能够有效地缓解模型的过拟合现象[^3]。 #### 3. **提高解释性** 因为最终模型仅依赖少数几个重要特征，所以相比未经过正则化的模型更加易于理解和分析[^4]。 --- ### 几何视角下的稀疏性原因 从几何角度看，L1正则化之所以能产生稀疏解是因为它定义了一个具有尖角形状（如二维情况下的菱形）的可行域边界。相比于圆形边界的L2正则化，这种特殊的结构更有可能让最优解落在坐标轴上——此时对应维度上的权值恰好为零。 此外需要注意的是，并不是所有的初始条件都能导致完全意义上的稀疏解；当不同方向上的梯度变化幅度相近时，则可能只是单纯缩小了所有参数规模而不至于彻底消除某些特定项[^5]。 --- ### 实现方法 以下是基于Python语言的一个简单例子展示如何利用Scikit-Learn库实现带L1正则化的逻辑斯蒂回归分类器: ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression import numpy as np # 创建数据集 (假设二元分类问题) X = np.array([[0, 0], [1, 1]]) y = np.array([0, 1]) # 初始化带有L1正则化的Logistic Regression对象 clf = LogisticRegression(penalty='l1', solver='liblinear') # 训练模型 clf.fit(X, y) print("Coefficients:", clf.coef_) ``` 上述代码片段展示了设置`penalty='l1'`即可启用L1正则化机制，同时指定合适的求解算法比如`liblinear`支持该功能。 ---
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