线性模型第3讲：Lasso方法

最新推荐文章于 2025-09-10 12:51:13 发布
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Lasso方法用于估计稀疏线性模型，通过引入惩罚项实现特征选择。本文讨论了如何设置正则参数α，包括交叉验证法和基于信息准则的模型选择，并介绍了多任务Lasso在处理多维回归问题中的应用。通过Python代码展示Lasso模型选择实例。

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Lasso是一种估计稀疏稀疏的线性模型。稀疏系数，就是系数里有很多是零。它可以用来减少特征数，在特定情况下，Lasso方法也能够精确地恢复非零特征集。数学上，Lasso由一个带有惩罚项的线性模型组成，最小化的目标函数：
min⁡w12n∥Xw−y∥22+α∥w∥1\mathop{\min}\limits_{w}\dfrac{1}{2n} \| Xw-y\|_2^2+\alpha\|w\|_1wmin​2n1​∥Xw−y∥22​+α∥w∥1​
这样，lasso估计量解决了带有 α∥w∥1\alpha\|w\|_1α∥w∥1​ 惩罚项的最小二乘问题。这里，α>0\alpha>0α>

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