scikit正则化 API

最新推荐文章于 2025-07-14 23:43:50 发布
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原文链接：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Lasso.html

本文深入探讨了sklearn库中Lasso回归模型的使用方法与原理，Lasso是一种线性模型，通过L1正则化减少特征数量，适用于特征选择。文章详细介绍了如何在sklearn中应用Lasso模型进行预测与分析。
正则化 (Regularization)
SuperAGI2025
02-04 1280
正则化 (Regularization) 关键词：正则化,过拟合,欠拟合,模型优化,深度学习,机器学习 1. 背景介绍 1.1 问题由来 在机器学习和深度学习中，过拟合（ov
Python scikit-learn，欠拟合、过拟合，正则化 (特征选择)，岭回归(带正则化的线性回归,解决过拟合)
houyanhua1的专栏
03-01 1880
欠拟合(underfitting)---训练误差大，测试误差也大---模型过于简单(特征太少) 过拟合(overfitting)---训练误差小，但测试误差大---模型过于复杂(特征太多,使用了复杂的非线性关系；训练样本有误、过少) 过拟合的解决办法： 1、增加训练样本数 2、进行特征选择、特征降维，消除嘈杂特征，消除关联性大的特征(很难做) 3、交叉验证（让所有数据都有过训练） 4、...
正则Api
qq_58982380的博客
03-02 645
一、 正则表达式(regular expression)是一个描述字符规则的对象。如：只能出现字母，只能出现数字，前三个必须是数字等。 构造方法 var reg=new RegExp（“a”，“i”）； console.log（reg.test(“1”)） 字面量 var reg=/a/; 正则中的特殊符号 ^:正则开始 $:正则结束 . : 元字符, 表示任意一个字符 . : 表示转义字符 .表示. +： 表示其前面紧挨着的字符至少出现1次 等价{1,} * ：表示其前面出现的
正则的api的整理
qq_43889848的博客
06-28 733
1.普通正则 var eg = /hello/ig; 正则可以传入两个参数： 这里是引用 1、正则主体部分，一般情况下就是字符串 2、修饰符(没有先后顺序) i 忽略大小写 g 全局匹配 m 换行匹配 2.new RegExp() 对象 var num = new RegExp(“hello”, “ig”); 3.省略new创建正则 var num = RegExp(“hello”, “ig”); 4.
【机器学习 sklearn】模型正则化L1-Lasso,L2-Ridge
赖德发的博客
12-11 2594
#coding:utf-8 from __future__ import division import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import time start_time = time.time() import pandas as pd # 输入训练样本的特征以及目标值，分别存储在变量X_train与y_train之中。
Scikit-learn_正则化
feizuiku0116的博客
09-09 406
一.描述 在解决回归过拟合中，我们选择正则化。但是对于其他机器学习算法如分类算法来说也会出现这样的问题，除了一些算法本身作用之外（决策树、神经网络），我们更多的也是去自己做特征选择，包括之前说的删除、合并一些特征 如何解决？ 在学习的时候，数据提供的特征有些影响模型复杂度或者这个特征的数据点异常较多，所以算法在学习的时候尽量减少这个特征的影响（甚至删除某个特征的影响），这就是正则化 注：调整时候，算法并不知道某个特征影响，而是去调整参数得出优化的结果 3.2 正则化类别 L2正则化 作用：可以使得其
使用sklearn对数据进行标准化/正则化
vivian_ll的博客
05-17 3556
一、标准化/正则化 1. 0-1标准化 也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数如下： x∗=x−minmax−minx^*= \frac{x-min} {max-min}x∗=max−minx−min​ 其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。 sklearn实现...
强化学习盾牌：scikit-learn模型正则化全面指南
2401_85439108的博客
06-27 828
通过本文的详细介绍，您应该已经了解了如何在scikit-learn中应用正则化技术来提高模型的泛化能力。无论是L1、L2还是Elastic Net正则化，scikit-learn都提供了简单易用的API来实现这些技术。正则化是机器学习中不可或缺的一部分，它帮助我们在模型复杂度和拟合度之间找到平衡。现在，您可以使用本文的知识，更自信地在scikit-learn中应用正则化技术，构建更加健壮和可靠的机器学习模型。让我们一起迈向更准确的预测和更深入的洞察！🚀注意：本文中的代码示例假设您已经准备好了训练数据集。
L1与L2正则化详解：原理、API使用与实践指南
最新发布
wyy202206174248的博客
07-14 1363
正则化是机器学习中防止模型过拟合的核心技术之一，其核心思想是通过在损失函数中添加惩罚项来约束模型参数的大小，从而控制模型的复杂度。在模型训练过程中，正则化能够有效地抑制参数值过度增长，避免模型对训练数据中的噪声和异常值过分敏感。L1正则化（Lasso回归）通过在损失函数中添加模型参数的L1范数作为惩罚项公式表示为：损失函数 + λΣ|w_i|具有特征选择的能力，可以将不重要特征的系数压缩为0适用于高维特征空间中的稀疏特征选择典型应用场景：基因选择、文本分类的特征筛选。
线性回归之多项式回归、过拟合（正则化）
chencxiaobai的博客
08-06 1046
1.怎么多项式回归 2.次方越高模型越复杂 3.样本数量对过拟合有什么影响 4.正则化（岭回归、lasso）减小过拟合的程度
Python深度学习一书中： 8.4代码VAE在tensorflow2.0错误‘lambda_1/random_normal/shape‘的解决方案
xiaokeyoulile的专栏
11-06 498
Python深度学习一书中： 8.4代码VAE在tensorflow2.0下会有Duplicate node name in graph: 'lambda_1/random_normal/shape’问题。 多方求助没有得到答案。后偶在一处博客受到启发，感叹自己对tf2不熟悉的程度，有再空从头理一遍吧。 主要是将原书254页的 z=layers.Lambda(simpling)([z_mean,z_log_var]) 修改为 z=layers.Lambda(simpling，output_shape=(l
RNN 要点
studyvcmfc的专栏
06-29 171
h1向量代表了今天 h2向量代表了今天 天气 h3向量代表了今天 天气很 h4向量代表了今天 天气很好
《python深度学习》学习笔记与代码实现（第七章：7.1：不用Sequential模型的解决方案）
qq_41718518的博客
05-05 752
python深度学习第七章----高级的深度学习最佳实践 7.1 不用Sequential模型的解决方案 Sequential模型的特点： 1.只有一种输入 例如，我们要同时处理文本数据（全连接层），图片数据（2D卷积层），就不能使用Sequential模型，我们就需要多模态输入，例如，我们的输入数据为元数据，文本描述，图片，来预测一个一个商品的价格，我们就可以将Dense模块，RNN模块，卷积神...
使用sklearn预处理数据之标准化、归一化、正则化
爱丹丹的博客
10-24 1万+
sklearn.preprocessing是sklearn库中非常重要的一个module，集成了很多预处理数据的方法，今天对常用的几个加以解释说明。 二值化 sklearn.preprocessing.binarizer(threshold=0.0, copy=True) 对数据根据给定的阈值将其映射到0和1，其中阈值默认为0.0，可接收float类型的阈值，注意数据大于阈值的时候映射为1，小于等...
sklearn中的正则化
qq_26449287的博客
07-18 1541
关于使用sklearn进行数据预处理 —— 归一化/标准化/正则化 https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153167.html 正则化没搞懂，留存继续学习
10个堪称神器的学习网站
studyvcmfc的专栏
03-02 1052
https://blog.youkuaiyun.com/qing_gee/article/details/103869737?depth_1-utm_source=distribute.pc_feed.none-task&request_id=&utm_source=distribute.pc_feed.none-task
tensorflow2.0实战
studyvcmfc的专栏
04-13 183
https://www.jianshu.com/p/fa334fd76d2f
三种常用数据标准化方法
热门推荐
chenpe32cp的博客
08-17 10万+
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/bbbeoy/article/details/70185798 评价是现代社会各领域的一项经常性的工作，是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大，所面临的评价对象日趋复杂，如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理，必须全面地从整体的角度考虑问题，多指标综合评价方法应运而生。所谓多指标综合评价方法，就是把描述评价对象不同方面的...
L1正则化论文
03-27
### 关于L1正则化的学术论文和研究资料 L1正则化是一种广泛应用于机器学习和统计建模中的技术，其核心在于通过引入绝对值函数作为惩罚项来促使模型的部分权重系数趋向于零[^4]。这一特性不仅有助于减少过拟合的风险，还能够实现特征选择的功能，从而提高模型的解释性和计算效率。 以下是几类可能帮助您深入理解L1正则化的学术资源： #### 1. **经典书籍** 《The Elements of Statistical Learning》由Trevor Hastie等人撰写，这本书详细介绍了L1正则化及其变体（如Lasso回归）的工作原理以及应用场景。书中提供了丰富的理论基础和实际案例分析[^2]。 #### 2. **重要学术论文** - Tibshirani, R. (1996). *Regression Shrinkage and Selection via the Lasso*. 这篇开创性的文章首次提出了Lasso方法，并阐述了如何利用L1范数进行变量选择。 - Zou, H., & Hastie, T. (2005). *Regularization and variable selection via the elastic net*. Elastic Net 是一种结合了L1和L2正则化的混合方法，在处理高度相关特征的数据集时表现尤为出色[^1]。 #### 3. **在线课程与教程** Coursera 和 edX 平台上多门关于机器学习的基础课程都会涉及正则化相关内容。例如 Andrew Ng 的 Machine Learning 课程中专门有一节讲解不同类型的正则化技术及其优缺点比较。 #### 4. **开源项目与工具包文档** Scikit-Learn 官方网站提供详尽说明有关实现各种形式正则化的API接口描述；而 TensorFlow/Keras 则允许用户自定义损失函数加入特定类型的正则约束条件。 ```python from sklearn.linear_model import Lasso # 使用Lasso回归实例 lasso = Lasso(alpha=0.1) lasso.fit(X_train, y_train) print("Coefficients:", lasso.coef_) ``` 上述代码片段展示了如何借助 Scikit-Learn 库快速构建基于L1正则化的线性模型。 --- ###
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