【岭回归(Ridge Regression)】:正则化的线性模型

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岭回归是应对线性回归中过拟合问题的正则化技术,通过添加 alpha 为系数的正则项来限制参数大小。在Python中,可以利用Scikit-learn库的Ridge类进行模型训练,并通过调整 alpha 值来优化模型性能,降低过拟合风险。

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【岭回归(Ridge Regression)】:正则化的线性模型

岭回归(Ridge Regression)是一种用于处理线性回归问题的正则化方式。在普通的线性回归中,当特征数大于样本数时,模型会出现过拟合的问题。而岭回归通过限制参数的大小,可以有效地避免过拟合问题。

岭回归的实现方式是给损失函数添加一个正则项,这个正则项包含所有参数的平方和,并乘以一个系数 alpha。alpha 的值越大,惩罚力度越大,参数越趋向于 0,就越容易解决过拟合的问题。

下面通过 Python 代码来演示如何使用岭回归:

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
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