Sklearn实现岭回归

最新推荐文章于 2024-01-08 09:21:08 发布
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分类专栏： AI # Sklearn笔记 文章标签： 机器学习 sklearn 岭回归
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岭回归的基本用法

Ridge回归通过对系数的大小施加惩罚来解决普通最小二乘法的一些问题。岭系数最小化的是带惩罚项的误差平方和： m i n w ∣ ∣ X w − y ∣ ∣ 2 2 + α ∣ ∣ w ∣ ∣ 2 2 min_w||Xw-y||^2_2+\alpha||w||_2^2 minw​∣∣Xw−y∣∣22​+α∣∣

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五、使用sklearn实现岭回归
胸毛飘荡的博客
10-16 1302
首先给出longley.csv数据集 Year,GNP.deflator,GNP,Unemployed,Armed.Forces,Population,Year,Employed 1947,83.0,234.289,235.6,159.0,107.608,1947,60.323 1948,88.5,259.426,232.5,145.6,108.632,1948,61.122 1949,88.2,...
【python 机器学习】sklearn岭回归
最新发布
m0_62599305的博客
02-16 727
想象你正在画一张线图来预测未来的气温。如果你没有足够的信息，可能会画出一条非常弯曲的线，试图适应每个数据点。但如果你能稍微让这些曲线更加平滑一些，可能就能预测得更准。岭回归就像是给这条曲线加上一些“阻力”，让它不能过于弯曲，确保更好地预测未来。岭回归通过引入L2正则化来防止过拟合，并处理多重共线性问题。sklearn提供的Ridge类可以轻松实现岭回归，使用alpha参数来控制正则化强度。通过调整alpha值和使用交叉验证，可以找到最佳的正则化强度，从而提高模型的泛化能力。
sklearn实现岭回归(Ridge Regression)
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01-08 2363
这篇文章将引领我们深入了解岭回归——一个在统计学和机器学习领域中广泛应用的回归分析方法。岭回归特别适用于处理多重共线性数据，即当输入特征高度相关时。通过引入正则化项，岭回归能有效减少过拟合问题，保持模型的稳健性。
sklearn学习笔记之岭回归
diaojiu2755的博客
09-17 368
岭回归 岭回归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际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。 使用sklearn.linear_model.Ridge进行岭回归 一个简单的例子 from sklearn.linear_model import Ridg...
sklearn之岭回归
小黄的博客
12-03 658
岭回归（Ridge Regression） 如果数据的特征比样本点还多，数据特征n，样本个数m，如果n>m，则计算（XTX）的逆矩阵时会出错，因为（XTX）不是满秩矩阵，所以不可逆。（注：XT表示X的转置矩阵） 岭回归是有偏估计 岭回归代价函数这里就不贴了 选取λ值使得： 1.各回归系数的岭估计基本稳定； 2.残差平方和增大不多。 import numpy as np from numpy ...
sklearn 岭回归
微信号：RunsenLiu
05-27 1379
来源： https://www.icourse163.org/course/BIT-1001872001 线性回归 对于一般地线性回归问题，参数的求解采用的是最小二乘法，其目标函 数如下： 参数w的求解，也可以使用如下矩阵方法进行： 对于矩阵X，若某些列线性相关性较大（即训练样本中某些属性线性相 关），就会导致XTXX^TXXTX的值接近0，在计算 (XTX)−1(X^TX)^-1(XTX)−...
sklearn实现岭回归外推法
04-01
在sklearn中，可以使用Ridge类实现岭回归外推法。 具体实现步骤如下： 1. 导入必要的库和数据。 ```python from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import train_test_split from ...
线性回归和岭回归python代码实现_岭回归_线性回归_python_
10-02
在Python中，Scikit-learn提供了`Ridge`类来实现岭回归： ```python from sklearn.linear_model import Ridge # 使用相同的 X 和 y ridge_model = Ridge(alpha=1.0) # alpha 是正则化参数，可调整 ridge_model.fit...
岭回归-sklearn
weixin_62077732的博客
01-17 976
机器学习入门-sklearn
python+sklearn实现岭回归
weixin_45081640的博客
06-17 1207
本文所用文件的链接 链接：https://pan.baidu.com/s/1RWNVHuXMQleOrEi5vig_bQ 提取码：p57s 岭回归   普通的线性回归模型使用基于梯度下降的最小二乘法, 在最小化损失函数的前提下, 寻找最优模型参数. 在此过程中, 包括少数的异常样本在内的全部训练数据都会对最终的模型参数造成相等程度的影响, 并且异常值对模型所带来的影响无法在训练过程中被识别出来. 为此, 岭回归在模型迭代过程中增加了正则项, 用来限制模型参数对异常样本的匹配程度, 进而提高模型面对大多数正常
python机器学习之(sklearn)岭回归
柳小葱的博客
10-06 6461
1.岭回归 今天看了会L2正则化，大致的意思就是在惩戒函数中加入高次项的惩戒项，用来减小线性回归中高次项的系数，避免过拟合的状态。这样就产生了一种具有正则化的线性回归模型------岭回归。 2.岭回归在sklearn中的api sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0) #具有正则化的线性最小二乘法 #alpha 表示正则化力度 #coel_ 表示回归系数 from sklearn.linear_model import Ridge 3.岭回归模型案例 # 岭回归降
sklearn岭回归
Hello的World
02-27 653
岭回归 Ridge Regression import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42) x = np.random.uniform(-3.0, 3.0, size=100) X = x.reshape(-1, 1) y = 0.5 * x + 3 + np.random.normal(0, 1, siz...
【skLearn 回归模型】岭回归 ＜linear_model.Ridge＞
懂得一千零一种,赋予你失败的方法！
01-12 7859
文章目录一、岭回归概念• 定义• 岭回归处理多重共线性原理 一、岭回归概念 • 定义 岭回归,又称为吉洪诺夫正则化(Tikhonov regularization)。通常来说,大部分的机器学习教材会使用代数的形式来展现岭回归的原理。这个原理和逻辑回归及支持向量机非常相似,都是将求解w的过程转化为一个带条件的最优化问题,然后用最小二乘法求解。然而,岭回归可以做到的事其实可以用矩阵非常简单地表达出来。岭回归在多元线性回归的损失函数上加上了正则项,表达为系数w的L2范式(即系数w的平方项)乘以正则化系数α。..
python机器学习sklearn 岭回归（Ridge、RidgeCV）
weixin_34121304的博客
11-01 2394
　　1、介绍 　　　　Ridge 回归通过对系数的大小施加惩罚来解决 普通最小二乘法 的一些问题。 岭系数最小化的是带罚项的残差平方和， 　　　　 　　　　其中，α≥0α≥0 是控制系数收缩量的复杂性参数： αα 的值越大，收缩量越大，这样系数对共线性的鲁棒性也更强。 　　　　 　　2、参数　　　　 　　　　alpha：{float，array-like}，shape（n_target...
scikit-learn广义线性模型之岭回归
修炼之路
12-03 2903
在上一篇文章中，我们了解了最小二乘法同时也了解了最小二乘法的一些使用限制。岭回归就是来解决最小二乘法所存在的哪些问题的。 一、岭回归 岭回归（ridge regression）是一种专用于共线性数据分析的有偏估计，实质上就是一种改良的最小二乘法。我们知道，最小二乘法是通过优化 而岭回归则是通过优化 通过，上面两个公式可以发现其实岭回归只是在平方差的后面加一项。其实，这就是我们所说的
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