16、使用惩罚线性方法构建预测模型

使用惩罚线性方法构建预测模型

在机器学习领域，使用惩罚线性方法构建预测模型是一项重要的技术。本文将围绕使用惩罚线性方法预测葡萄酒口感这一案例，详细介绍相关的技术细节和操作步骤。

1. 预备知识

在使用一些机器学习包时，有两点需要注意：
- 部分包（并非全部）在拟合模型前会自动对属性进行归一化处理。
- scikit - learn 包对变量的命名与其他文献有所不同。之前用变量 λ 表示系数惩罚的乘数，用变量 α 表示 ElasticNet 惩罚中 Lasso 惩罚与岭惩罚的比例。而 scikit - learn 包使用 α 代替 λ，使用 l1_ratio 代替 α。

2. 葡萄酒口感预测问题分析

葡萄酒口感数据集来自加州大学欧文分校（UC Irvine）的数据库（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine+Quality）。该数据集包含 1599 种葡萄酒的化学分析数据以及品酒师给出的平均口感评分。预测葡萄酒口感既可以看作回归问题，也可以看作多分类问题。
- 回归问题 ：目标是预测 0 到 10 之间的整数质量评分（数据集中实际为 3 到 8）。回归误差函数是平均平方误差，能保留评分之间的顺序关系。例如，真实口感评分为 3 时，预测为 5 比预测为 4 对累积误差的贡献更大。
- 多分类问题 ：有 6 种可能的分类（3 到 8 的整数），忽略了评分之间的顺序关系。误差衡量标准是误分类的样本数量，当真实口感为 3 时，预测为 5 或 4 对累积误差的贡献相同。

回归似乎是更自然的