LassoThe Lasso 是估计稀疏系数的线性模型。 它在一些情况下是有用的，因为它倾向于使用具有较少参数值的情况，有效地减少给定解决方案所依赖变量的数量。 因此，Lasso 及其变体是压缩感知领域的基础。 在一定条件下，它可以恢复一组非零权重的精确集。在数学公式表达上，它由一个带有$ ell_1 $先验的正则项的线性模型组成。 其最小化的目标函数是: lasso 估计解决了加上罚
转载
2024-08-27 14:39:28
164阅读
# Python Lasso回归预测调参教程
## 摘要
本文将教你如何使用Python中的Lasso回归模型进行预测，并详细介绍调参的步骤和相应的代码实现。作为一名经验丰富的开发者，我将使用表格、代码注释、类图和旅行图等方式帮助你更好地理解和学习。让我们一起开始吧！
## 整体流程
下面的表格展示了我们实现Python Lasso回归预测调参的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2024-01-08 03:53:28
331阅读
# R语言Lasso回归预测
在统计学和机器学习领域中，回归分析是一种强有力的工具，用于建立变量之间的关系。随着数据维度的增加，线性回归往往会遭遇过拟合的问题。因此，Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归应运而生，它不仅可以进行变量选择，还能提高模型的预测能力。本文将介绍Lasso回归的基本概念，展示如何在R中实现Lass
# 使用LASSO回归预测波士顿房价
## 引言
波士顿房价预测一直是一个热门的话题，对于房地产行业和投资者来说，准确预测房价是至关重要的。在机器学习领域，LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归是一种常用的方法，可以在具有较多特征的数据集中进行稀疏建模。本篇科普文章将介绍如何使用Python实现LASSO回归来预测波士顿
原创
2023-08-10 05:32:10
1057阅读
点赞
Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上，里面的 API 的设计非常好，所有对象的接口简单，很适合新手上路。机器学习包含四个元素数据 (Data)任务 (Task)性能度量 (Quality Metric)模型 (Model)传统的机器学习任务从开始
转载
2024-05-09 11:34:22
9阅读
岭回归与Lasso回归模型01 线性回归模型的短板背景知识根据线性回归模型的参数估计公式可知，得到β的前提是矩阵可逆，但在实际应用中，可能会出现自变量个数多于样本量或者自变量间存在多重共线性的情况，即的行列式为0。此时将无法根据公式计算回归系数的估计值β。02 岭回归与Lasso回归的系数求解岭回归模型为解决多元线性回归模型中可能存在的不可逆问题，统计学家提出了岭回归模型。该模型解决问题的思路就是
转载
2024-05-13 13:21:14
92阅读
一、基础理解LASSO 回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）是模型正则化的一定方式；功能：与岭回归一样，解决过拟合或者模型含有的巨大的方差误差的问题； 二、LASSO 回归 以线性回归为例 1）对于岭回归任务：让最小化的损失函数对应的 θ 值尽量的小；操作：在损失函数中
转载
2024-01-28 01:01:20
354阅读
# 使用R语言进行Lasso回归预测的完整指南
在数据科学和机器学习的领域，Lasso回归是一种强大的线性回归方法。它不仅能减轻过拟合，还能实现变量选择。当你需要用R语言进行Lasso回归预测时，下面的流程将为你提供清晰的指导。
## Lasso回归的流程
要进行Lasso回归预测，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
| -------- |
前文我们诊断出三个自变量之间存在严重共线性，那么，我们先使用岭回归，进行建模，然后，使用lasso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。先使用R语句如下：install.packages('ridge')
l
转载
2024-05-09 19:40:42
85阅读
岭回归和Lasso回归是常用的统计学习方法，用于预测和建模。这两种方法分别在线性回归和非线性回归中被广泛应用。本文将介绍岭回归和Lasso回归的原理，并提供相应的R语言代码示例。
## 岭回归（Ridge Regression）
岭回归是一种旨在减小线性回归模型的方差的方法。在线性回归中，我们通常会遇到自变量间存在多重共线性（multicollinearity）的情况。多重共线性会导致估计的系
原创
2023-09-11 07:03:41
349阅读
使用LASSO预测收益1.示例一个热门目标。只要有金融经济学家，金融经济学家一直在寻找能够预测股票回报的变量。对于最近的一些例子，想想Jegadeesh和Titman（1993），它表明股票的当前收益是由前几个月的股票收益预测的，侯（2007），这表明一个行业中最小股票的当前回报是通过行业中最大股票的滞后回报预测，以及...
原创
2021-07-01 17:55:08
10000+阅读
使用LASSO预测收益1.示例一个热门目标。只要有金融经济学家，金融经济学家一直在寻找能够预测股票回报的变量。对于最近的一些例子，想想Jegadeesh和Titman（1993），它表明股票的当前收益是由前几个月的股票收益预测的，侯（2007），这表明一个行业中最小股票的当前回报是通过行业中最大股票的滞后回报预测，以及...
原创
2021-07-01 17:54:27
10000+阅读
使用LASSO预测收益1.示例只要有金融经济学家，金融经济学家一直在寻找能够预测股票收益的变量。对于最近的一些例子，想想Jegadeesh和Titman（1993），它表明股票的当前收益是由前几个月的股票收益预测的，侯（2007），这表明一个行业中最小股票的当前回报是通过行业中最大股票的滞后回报预测，以及Cohen和Frazzini（2008），这表明股票的当前回报是由其主要客户的滞
原创
2024-05-08 11:37:04
16阅读
Kaggle 网站（https://www.kaggle.com/）成立于 2010 年，是当下最流行的进行数据发掘和预测模型竞赛的在线平台。 与 Kaggle 合作的公司可以在网站上提出一个问题或者目标，同时提供相关数据，来自世界各地的计算机科学家、统计学家和建模爱好者， 将受领任务，通过比较模型的某些性能参数，角逐出优胜者。 通过大量的比赛，一系列优秀的数据挖掘模型脱颖而出，受到广大建模者的认
转载
2024-02-29 09:37:01
176阅读
线性回归存在一个很重要的问题就是过拟合(overfitting)问题，所谓过拟合简单直白的说就是模型的训练误差极小，而检验误差很大。一个好的学习器不仅能够很好的拟合训练数据，而且能够对未知样本有很强的泛化能力，即低泛化误差。先来看看线性回归中的过拟合现象图中左边的图表示的线性回归模型存在欠拟合现象(underfitting)，欠拟合顾名思义就是对训练数据的拟合程度不够好，训练误差大。中间的线性回归
转载
2024-04-05 22:31:22
707阅读
LASSO回归与Ridge回归 在线性回归算法中一般使用普通最小二乘法Ordinary Least Squares进行参数估计，这种方法进行参数估计时依赖于特征的独立性。如果样本的特征相关并且设计矩阵各列近似线性相关时，设计矩阵近似奇异，使用普通的最小二乘法估计模型参数会对观测目标的随机误差高度敏感，参数估计的方差过大，求解出
转载
2024-01-04 11:55:49
261阅读
Ridge和Lasso回归代码实现–Tensorflow部分–潘登同学的机器学习笔记python版本–3.6 ; Tensorflow版本–1.15.0 ;编辑器–Pycharm 文章目录Ridge和Lasso回归代码实现--Tensorflow部分--潘登同学的机器学习笔记Ridge回归代码结果Lasso回归代码结果ElasticNet代码结果 Ridge回归任务:以iris数据集的除Sepal
转载
2023-11-26 10:55:05
80阅读
作者：chen_h 线性回归和逻辑回归是回归技术中最受欢迎的技术，但是他们一般很难处理大规模数据问题，很难处理过拟合问题。所以，我们一般都会加上一些正则化技术，在本文中我们会介绍一些最基础的正则化技术，Ridge 回归和 Lasso 回归。这两种回归技术总体的思路是不变的。1. 简要概述Ridge 和 Lasso 回归是通常用于在存在大量特征的情况下创建简约模型的强大技术。这里的大数据指的是两方面
转载
2023-12-12 12:18:48
75阅读
嵌入式选择有没有可能将特征选择过程与学习器训练过程融为一体。以前我们设计学习器是希望均方误差达到最小值----min E(x;w)但是如果我们希望把不需要的特征变为0呢？我们可以把但是这是一个NP-hard问题。（NP-HARD问题可以理解为容易算出任何一种情况的结果值，但是要计算所有结果值然后统计出最小最大值会很难。） 所以怎么办呢？两个办法，办法一： L2正则化二范数是把所
转载
2024-07-23 16:22:17
75阅读
该文已经收录到专题机器学习进阶之路当中，欢迎大家关注。1.过拟合当样本特征很多，样本数相对较少时，模型容易陷入过拟合。为了缓解过拟合问题，有两种方法： 方法一：减少特征数量（人工选择重要特征来保留，会丢弃部分信息）。 方法二：正则化（减少特征参数的数量级）。2.正则化（Regularizatio
