【机器学习】LASSO回归、弹性网络回归（附python代码）

最新推荐文章于 2025-03-12 09:00:00 发布
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本文介绍了LASSO回归和弹性网络回归的概念，LASSO通过L1正则化进行特征选择，而弹性网络是LASSO与岭回归的结合，适用于相关变量。文中还提供了Python代码示例。

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LASSO回归

LASSO是由1996年Robert Tibshirani首次提出，该方法是一种压缩估计。与岭回归类似，LASSO也是通过构造一个惩罚函数得到一个性能更好的模型。相比于岭回归，LASSO更极端。它通过惩罚函数压缩回归系数，使得这些回归系数绝对值之和小于某个固定值，甚至将一些重复的没必要的参数直接缩减为0。因此LASSO保留了子集收缩的优点，达到提取有用特征的作用，是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。

LASSO回归与岭回归的模型的区别在于岭回归使用的是L2正则，而LASSO回归使用的是L1正则，其目标函数：
f ( w ) = 1 2 m ∑ i = 1 m [ ( y i − x i T w ) 2 + λ ∑ j = 1 n ∣ w j ∣ ] f(w) = \frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{m}[(y_{i}-x_{i}^{T}w)^{2}+\lambda \sum_{j=1}^{n}\left |w_{j} \right |] f(w)=2m1​∑i=1m​[(yi​−xi

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