【机器学习】LASSO、Ridge回归算法

最新推荐文章于 2025-03-11 10:39:41 发布
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分类专栏： 模型算法
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本文详细介绍了两种常用的回归分析方法：LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）和Ridge（岭回归）。LASSO通过系数压缩实现特征选择，而Ridge则通过增加偏差减少方差来提高预测准确性。

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

一、LASSO

严格来说五个字母都要大写，Lasso其实是错误的因为全称：

least absolute skrinkage and selection operator

二、Ridge 岭回归

 

Ridge回归与Lasso回归对比
AI天才研究院
04-06 1135
Ridge回归与Lasso回归对比 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 在机器学习和统计分析中，线性回归是一种广泛应用的预测建模技术。当我们面临具有多个特征变量的回归问题时，常见的两种正则化线性回归方法是Ridge回归和Lasso回归。这两种方法都能有效应对过拟合
【人工智能】机器学习：岭回归与LASSO回归(Ridge/LASSO Regression)
AI天才研究院
05-07 1万+
岭回归与LASSO回归是将正则化思想引入线性回归模型后得到的方法。 岭回归对模型的参数加入L2正则化，能够有效的防止模型过拟合，解决非满秩下求逆困难的问题。 LASSO回归全称为Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (最小绝对收缩选择算子, 套索算法) ，对模型的参数加入L1正则化，能够稀疏矩阵，进行庞大特征数量下的特征选择。
机器学习与算法（9）--岭回归（Ridge Regression）
mensyne的博客
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                                              岭回归（Ridge Regression）      岭回归(ridge regression, Tikhonov regularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实...
机器学习算法系列篇9：Lasso 和 Ridge回归算法
《人工智能原理与实践》作者
01-12 1314
更多专业的人工智能相关文章，微信搜索 : robot-learner ， 或扫码 模型的参数空间过大可能导致过拟合，而Lasso和Ridge回归模型则是在线性回归模型的基础上，通过正则规则增加了对参数的限制，从而达到参数稀疏化和减小过拟合的效果。 两种回归模型分别对应的损失函数优化方法如下： 二者的区别是，Ridge回归算法的限制项是L2范数，而Lasso回归的限...
利用matlab实现lasso算法回归预测，3分钟搞懂Lasso回归：自带特征选择的机器学习神器
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fx666_的博客
03-11 1018
假设你要买5种菜做晚餐，但预算只有50元。你会在有限的预算下优先购买重要的食材，而放弃部分不必要的配料。：在建立模型时，它会自动筛选出重要特征（保留关键食材），同时舍弃冗余特征（剔除不重要的配料）。关键差异点：相比普通线性回归无脑使用所有特征，Lasso回归自带「特征筛选」buff，有效解决多重共线性问题！
线性回归，Lasso回归与Ridge回归（岭回归）
weixin_41858185的博客
03-23 2182
线性回归线性回归属于回归问题。对于回归问题，解决流程为： 给定数据集中每个样本及其正确答案，选择一个模型函数h（hypothesis，假设），并为h找到适应数据的（未必是全局）最优解，即找出最优解下的h的参数。这里给定的数据集取名叫训练集（Training Set）。不能所有数据都拿来训练，要留一部分验证模型好不好使，这点以后说。先列举几个几个典型的模型：多项式回归（Polynomial Regr...
深入比较：scikit-learn中的Lasso与Ridge回归
liuxin33445566的博客
07-05 854
Lasso回归和Ridge回归都是有效的线性回归方法，通过正则化来提高模型的泛化能力。Lasso通过L1范数实现特征选择，而Ridge通过L2范数减少系数大小。在实际应用中，选择哪种回归方法取决于数据的特点和业务需求。通过本文的分析，我们了解到了Lasso和Ridge回归的原理、区别以及在scikit-learn中的实现方法。
机器学习算法-线性回归、Lasso回归、Ridge回归算法python实现
06-17
机器学习算法的python实现，包括线性回归、Lasso回归、Ridge回归、决策树回归、随机森林回归算法。该代码中使用了UCI concrete compressive strength（加州大学欧文分校混凝土抗压强度数据集）。代码包括对输入特征...
机器学习实战案例-基于回归算法（Lasso、Ridge、ElasticNet）对葡萄酒质量进行预测
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在本资源中，我们主要探讨的是利用机器学习中的回归算法来预测葡萄酒的质量。回归是一种预测性的建模技术，用于研究两个或多个变量间的关系，尤其是因变量与一个或多个自变量之间的关系。在这个实战案例中，我们将...
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05-09
本资源包含实用机器学习中的回归算法，对波士顿房价租赁价格数据进行预测的源码建模及可视化分析过程。包含程序源码及训练数据文件。 波士顿房价数据集统计的是20世纪70年代中期波士顿郊区房价的中位数，统计了城镇...
【机器学习】Lasso回归：稀疏建模与特征选择的艺术
鑫宝的博客
06-21 2672
Lasso回归由Robert Tibshirani于1996年提出，是线性回归的一种正则化形式。它在标准线性回归损失函数的基础上，加入了L1范数惩罚项，旨在约束模型参数的绝对值大小，从而促使某些参数直接被“压缩”至零，实现特征的选择性稀疏化。
lasso算法matlab代码
12-24
用于高维数据降维lasso算法 matlab代码实现 功能丰富
ridge&lasso
莲君
01-29 459
lasso:选出几组重要的features ridge：可以基本上认为是求出最大似然值 中庸之道：在自然科学领域也存在
Ridge回归、Lasso回归、坐标下降法、最小角回归
sflotus的专栏
10-27 7988
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4. Lasso回归和岭（Ridge）回归
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4. Lasso回归和岭（Ridge）回归 pdf版本下载地址：https://pan.baidu.com/s/1i5JtT9j html版本下载地址：https://pan.baidu.com/s/1cMqblc LASSO 由1996年 Robert Tibshirani 首次提出，全称 Least absolute shrinkage and selection operator
变量的选择——Lasso&Ridge&ElasticNet
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对模型参数进行限制或者规范化能将一些参数朝着0收缩（shrink）。使用收缩的方法的效果提升是相当好的，岭回归（ridge regression，后续以ridge代称），lasso和弹性网络（elastic net）是常用的变量选择的一般化版本。弹性网络实际上是结合了岭回归和lasso的特点。 Lasso和Ridge比较 Lasso的目标函数： Ridge的目标函数： ridge的正则化因子...
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升维的目的是为了去解决欠拟合的问题的，也就是为了提高模型的准确率为目的的，因为当维度不够时，说白了就是对于预测结果考虑的因素少的话，肯定不能准确的计算出模型。等于零的机率小了许多（这个也是一个很直观的想象），这就是为什么L2正则化不具有稀疏性的原因，因为不太可能出现多数 w 都为0的情况（这种情况就叫稀疏性）！我们在做特征工程的时候，很多时候如果对训练集的数据进行了预处理，比如这里讲的归一化，那么未来对测试集的时候，和模型上线来新的数据的时候，都要进行。是不一样的，即不同维度的数值大小是不同。
简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression)
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 缘起 这篇博客的想法来源于知乎的一个关于多元线性回归的变量选择问题。 从该问题的提问描述，以及回答中看出，很多人在做变量选择时，眼光依然局限于R 2  R2或者Ajusted−R 2  Ajusted−R2,以及P−Value P−Value之中。 记得计量课上，韩老师在讲到Ajusted−R 2  Ajusted−R2时，说他们做模型选择，其实更倾向于采用AIC和BIC等标准来做判
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