关于LassoCV的一些翻译和讨论

最新推荐文章于 2024-07-19 02:57:58 发布
最新推荐文章于 2024-07-19 02:57:58 发布
阅读量5.7k 收藏 30
点赞数 6
分类专栏： 技术
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_37931324/article/details/97707814
版权
本文探讨了在Python中使用LassoCV进行模型选择时如何自动确定最佳惩罚项系数alpha。通过LassoCV的交叉验证，找到使模型性能最优的alpha值。在实践中遇到的问题包括模型的R2得分较低，以及对使用选定alpha重新拟合模型的疑惑。作者提出两种进一步的探索路径：针对单个目标变量重复LassoCV过程，以及检查数据预处理的归一化方法。

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

关于Lasso回归本身的文章已经数不胜数了，比如这一篇https://blog.youkuaiyun.com/xiaozhu_1024/article/details/80585151 我就觉得写的蛮好，概念清晰，也有代码在里面可以参考。但是在Python中应用sklearn.linear_model.Lasso时总会遇到一个问题：惩罚项系数alpha需自定义，而往往我们在面对未知问题时无法很好地去自定义这样一个alpha，于是我们注意到LassoCV这一方法，我将先理解性地翻译一遍官方文档的主要内容，以便加深理解，并结合自己遇到的问题进行一些分析。

官方文档地址：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LassoCV.html

LassoCV是沿着正则化路径迭代拟合的Lasso线性模型，主要就是基于Lasso的方法，加上KFold交叉验证来自动帮我们找出最优的alpha取值以及其对应最优模型。Lasso 的最优化目标函数是：(1 / (2 * n_samples)) * ||y - Xw||^2_2 + alpha * ||w||_1

函数本身需要传入的参数非常多，一般用默认值即可，主要需要用户自己设

最低0.47元/天 解锁文章
人工智能大模型原理与应用实战：AI模型转换为API的步骤和方法
AI天才研究院
11-06 1835
传统的开发模式下，构建复杂的软件系统是非常费时费力的，而通过云计算、微服务等技术手段可以实现快速部署、弹性扩展的能力。在这种背景下，越来越多的公司将重点转移到研发人员的产品思维上，希望能够将自己的AI模型转换为一个可供他人调用的API接口。但是对于许多从事AI领域的研发人员来说，如何将自己的AI模型转换为API是一个比较棘手的问题。在这篇文章中，作者将从AI模型转换为API的过程分为以下几个步骤：AI模型准备阶段——模型选择、数据准备、模型训练。
Andrej Karpathy：人工智能的未来发展挑战
AI天才研究院
12-02 1437
《Andrej Karpathy：人工智能的未来发展挑战》 关键词：(1) 人工智能，(2) 发展挑战，(3) 数据隐私，(4) 伦理道德，(5) 可持续发展，(6) 技术创新，(7)
scikit-learn库学习之LassoCV模块
qq_46396470的博客
07-19 1721
LassoCV是scikit-learn库中用于线性回归的模块。它通过交叉验证来选择Lasso回归模型的最佳正则化参数。Lasso回归是一种线性回归，它使用L1正则化来防止过拟合并选择重要特征。
【skLearn 回归模型】Lasso ---- 选择最佳正则化参数 ＜带交叉验证的Lasso LassoCV()＞
懂得一千零一种,赋予你失败的方法！
01-15 2万+
文章目录一、linear_model.LassoCV()♦ 正则化路径 regularization path♦ linear_model.LassoCV类① 自定义alpha范围测试② LassoCV默认参数配置测试 一、linear_model.LassoCV() 使用交叉验证的 Lasso类的参数看起来与岭回归略有不同,这是由于 Lasso对于alpha的取值更加敏感的性质决定的。之前提到过,由于 Lasso对正则化系数的变动过于敏感,因此我们往往让α在很小的空间中变动。这个小空间小到超乎人们的..
LassoCV特征选择
Kyrie_Irving的博客
09-23 1万+
1、加载数据 from sklearn.linear_model import Lasso from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import cross_val_score boston = lo...
【机器学习】Lasso模型
xiaohutong1991的专栏
08-13 2万+
大V
简述lasso估计以及调节参数的CV与BIC准则
ivvrr的博客
06-16 8644
Lasso方法是系数压缩法中的一种，基于最小二乘方法的Lasso方法是基础，下面对最小二乘下的Lasso进行阐述。
lasso特征选择python_特征选择怎么做？这篇文章告诉你
weixin_39632891的博客
02-01 3398
原标题：特征选择怎么做？这篇文章告诉你 照片由 Clem Onojeghuo 发布在 Unsplash 上面作者 | Pier Paolo Ippolito翻译 | Skura编辑 | 唐里原文标题：Feature Selection Techniques原文链接：https://towardsdatascience.com/feature-selection-techniques-1bfab5f...
Artificial Intelligence (AI) 原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
07-02 219
Artificial Intelligence (AI) 原理与代码实战案例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：人工智能基础, AI原理, 实战案例, 技术实战, 机器学习, 深度学
sklearn.covariance.GraphicalLassoCV结构及用法(参数、属性、方法)
漫步量化
05-01 3609
sklearn.covariance.GraphicalLassoCV 官方文档 class sklearn.covariance.GraphicalLassoCV(alphas=4, n_refinements=4, cv=’warn’, tol=0.0001, enet_tol=0.0001, max_iter=100, mode=’cd’, n_jobs=None, verbose=Fa...
【Python机器学习】零基础掌握LassoCV变量选择回归器
Mr数据杨
10-30 336
本次介绍的LassoCV算法被用于解决流感季节医疗资源分配的问题。通过一个模拟的数据集，展示了如何用这种算法找出影响流感传播的主要因素。从而，能更有效地指导医疗资源的合理分配，减少流感的影响。优点总结，LassoCV算法在处理这类问题上具有准确性和效率。优点解释说明自动特征选择LassoCV能自动选择重要的特征，降低模型复杂性交叉验证内建交叉验证机制，增加模型的可靠性计算高效算法高度优化，适用于大规模数据易于解释生成的模型具有较好的可解释性。
机器学习-回归算法中利用RidgeCV回归、LASSOCV回归、Elastic NetCV弹性网算法络解决过拟合问题
Yangwenyi115615的博客
05-03 1699
K折交叉验证：在模型训练的过程中，主要用于模型参数选择的一种方式。 步骤： 1.将fit传入的train中的训练数据平均分成K份 2.对于当前模型参数，使用K-1份数据作为模型的训练数据，另外一份数据作为模型的验证数据集。 3.使用上一步，遍历所有的模型参数取值，得到所有的模型的衡量值s 4.使用模型效果衡量值最好的那个对应算法模型作为最终的模型 形如：RidgeCV(alphas=[0.1,0....
Lasso回归
热门推荐
学习者的旅途
06-10 10万+
前言 在大数据时代，体现的不只是数据量大，还会涉及到数据维度高的问题，当所能获取到的样本数据量有限的情况下，很有可能出现数据维度d>>n的情况，n为样本量大小。 对于数据降维，很多教材上会把主成分分析和因子分析归在内，两者都是将原本d维的样本数据通过线性变换变为m维(m.
可视化LassoCV的系数图
data+scenario+science+insight
05-26 2839
可视化LassoCV的系数图 linear_model.LassoCV lasso的本质是加了L1正则化的线性回归模型； ridge的本质是加了L2正则化的线性回归模型； elastic的本质是加了L1和L2（均衡配比）正则化的线性回归模型； 就是这么简单，如果你接着问正则化是什么？ 正则化这个事情，说的洋气点叫控制结构风险（或者叫在经验风险和结构风险之间取平衡）、说的通俗点就叫惩罚项，不要让模型在训练时太好耀武扬威，遇见测试集怂的一匹，就像有的宠坏了的小孩子，在父母面前牛逼的不行、..
python使用lassocv生成影像组学（radiomic）模型的系数表
data+scenario+science+insight
09-16 1199
python使用lassocv生成影像组学（radiomic）模型的系数表 目录 python使用lassocv生成影像组学（radiomic）模型的系数表 #lassocv模型构建 #生成特征系数表 #lassocv模型构建 # alpha spaces # However, if we increase α to a much higher value, we see that literally none of the features are being used # ie..
如何使用Lasso算法降维？
weixin_46287760的博客
05-16 2803
本篇文章将介绍基于Lasso算法的降维方法，并利用Python编程实践，来帮助读者深入理解Lasso算法的原理和应用。
多元线性回归-Lasso
weixin_60200880的博客
11-28 9160
和岭回归的交叉验证相似，除了进行交叉验证之外，LassoCV也会单独建立模型，它会先找出最佳的正则化参数，然后在这个参数下按照模型评估指标进行建模，需要注意的是，LassoCV的模型评估指标选用的是均方误差，而岭回归的模型评估指标是可以自己设定的，并且默认是。的大小，对标签贡献更少的特征的系数会更小，也会更容易被压缩。可见，比起岭回归，Lasso所带的L1正则项对于系数的惩罚要重很多，并且它会将系数压缩至0，因此可以被用来作特征选择，也因此，我们往往让Lasso的正则化系数。在很小的空间中变动。
Python可视化LASSOCV特征筛选后的特征相关性分析热力图实操
带你成为别人眼中的大佬！
05-05 1284
在以上步骤中，我们针对一个数据集，运用LASSOCV算法进行特征筛选后，使用Seaborn库生成特征相关性热力图。那么在进行特征筛选后，我们需要对剩余的特征进行相关性分析，以便更好地了解它们之间的联系和影响。在Python中，通过使用seaborn库可以很容易地生成特征相关性热力图，帮助我们更好地理解特征之间的关系。总的来说，Python可视化LASSOCV特征筛选后的特征相关性分析热力图是一种非常实用的数据分析手段，可以帮助我们更好地理解特征之间的相关性，并且在机器学习中有着广泛的应用。
生成影像组学模型的系数表：python使用lassocv方法实现
qq_37934722的博客
05-06 422
在影像组学模型中，常常需要通过LASSO回归进行特征筛选，因此本文介绍了使用lassocv方法生成影像组学模型的系数表，以及如何进行模型评估和预测。首先，我们需要导入必要的库和数据集。本文使用的数据集为LGG的MRI图像，其中包含了5个特征（形状、第一主成分、灰度共生矩阵、灰度共生对称性、灰度相邻区域矩阵）和1个标签（存活时间）。接着，我们使用LassoCV方法进行特征筛选，并输出选定的特征和其对应的系数。通过以上步骤，我们就实现了使用lassocv方法生成影像组学模型的系数表，并进行了模型评估和预测。
lassocv回归python代码
最新发布
04-02
### 使用 Python 和 sklearn 实现 LassoCV 回归模型 以下是一个完整的代码示例，展示如何利用 `LassoCV` 来构建回归模型并找到最优的正则化参数 α： ```python import numpy as np from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_test_split, RepeatedKFold from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LassoCV from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # 创建模拟数据集 X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=20, noise=0.1, random_state=42) # 数据分割为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 特征标准化处理 scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) # 定义交叉验证策略 cv = RepeatedKFold(n_splits=5, n_repeats=3, random_state=42) # 初始化 LassoCV 并指定候选 alpha 值范围 lasso_cv = LassoCV(alphas=np.logspace(-4, 1, 100), cv=cv, n_jobs=-1, max_iter=10000) # 训练模型 lasso_cv.fit(X_train_scaled, y_train) # 输出最佳 alpha 值 print(f"Best Alpha: {lasso_cv.alpha_:.4f}") # 预测 y_pred = lasso_cv.predict(X_test_scaled) # 性能评估 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) r2 = r2_score(y_test, y_pred) print(f"MSE on Test Set: {mse:.4f}") print(f"R² Score on Test Set: {r2:.4f}") ``` 上述代码实现了以下几个功能： - 利用 `make_regression` 函数生成了一个具有噪声的合成数据集[^1]。 - 将数据分为训练集和测试集，并通过 `StandardScaler` 对特征进行了标准化预处理[^3]。 - 使用 `RepeatedKFold` 跨折验证方法来提高模型稳定性。 - 设置了一组可能的 α 值并通过 `LassoCV` 自动选择最佳值。 #### 关键点解释 - **alphas**: 正则化强度的候选项集合。这里使用了对数均匀分布的方式定义了一系列可能的 α 值。 - **n_jobs=-1**: 表明可以充分利用所有可用的核心加速计算过程。 - **max_iter**: 设定最大迭代次数以确保收敛性。 此代码还展示了如何基于选定的最佳超参进行预测以及性能度量的结果输出[^5]。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值