17、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

1. 引言

在数据分析和机器学习领域，预测模型的构建至关重要。惩罚线性方法在处理回归和分类问题时展现出了强大的能力。本文将详细介绍如何使用惩罚线性回归方法解决二进制分类问题，以岩石与地雷检测问题为例进行深入探讨。

2. 惩罚线性回归在回归问题中的应用回顾

之前已经展示了惩罚回归方法在实数结果问题（回归问题）中的应用。例如，在葡萄酒质量数据的处理中，通过交叉验证来选择最佳的惩罚参数α，使用均方误差（MSE）作为性能评估指标。

3. 二进制分类问题：岩石与地雷检测

3.1 问题描述

岩石与地雷检测问题的目标是构建一个基于声纳的系统，用于检测海底未爆炸的地雷。数据集包含208个实验，其中111个是地雷，97个是岩石。数据集有61列，前60列是数字化的声纳返回信号，最后一列是标签（M表示地雷，R表示岩石）。

3.2 解决步骤

• 将二进制分类问题转化为回归问题 ：
  • 为每个样本分配实数标签，将M标签赋值为1.0，R标签赋值为0.0。
  • 代码示例如下：

import urllib2
from math import sqrt, fabs, exp
import matplotlib.pyplot as plot
from sklearn.linear_model import enet_path
from sklearn.