【作业】岭回归和LASSO回归

最新推荐文章于 2025-03-27 20:12:14 发布
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分类专栏： 作业 文章标签： 回归 python
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本文探讨了岭回归和LASSO回归在解决多重共线性问题上的应用。岭回归通过添加正则项避免无解，而LASSO回归在此基础上能筛选不重要变量。通过k折交叉验证确定参数，LASSO回归在降低模型复杂度的同时，展现出更好的拟合效果（RMSE更低）。

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一、岭回归

（一）解决的问题

1、自变量个数多于样本量

2、存在多重共线性

（二）解决方法

在线性回归模型的目标函数上添加一个l2的正则项(也称为惩罚项)，从而使得模型的回归系数有解

岭回归模型的目标函数表示为：J(\beta )=\sum(y-X\beta)^{2}+\sum \lambda \beta ^{2}

为了使目标函数达到最小，只能通过缩减回归系数使\beta趋近于0

求目标函数最小值：先对其求导，再令导函数为0

重点：一个\lambda对应一个\beta，求出最优的

最低0.47元/天 解锁文章
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python：岭回归（Ridge Regression）、Lasso回归（Lasso Regression）
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03-27 1878
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rettbbetter的博客
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