<!-- flowchart 箭头图标 勿删 --> 语法： ElasticNet(self, alpha=1.0, l1_ratio=0.5, fit_intercept=True, normalize=False, precompute=False, max_iter=1000, copy_X=
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2019-08-07 13:28:00
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然后我们再来看看这个Lasso回归,我们知道回归可以用来解决一些,连续的问题,比如
原创
2023-04-09 13:09:27
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使用弹性网络ElasticNet对数据进行降维
原创
2024-05-23 00:55:55
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ML之PLiR之LARS：利用LARS算法求解ElasticNet回归类型问题(实数值评分预测)目录设计思路输出结果1、LARS2、10-fold cross validation实现代码设计思路更新……输出结果['"alcohol"', '"volatile acidity"', '"sulphates"', '"...
原创
2022-04-22 17:14:21
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将L1、L2或L1和L2正则化同时应用于线性回归你可能听说过“Ridge”、“Lasso”和“ElasticNet”这样的术语。这些
原创
2024-05-18 19:03:37
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ML之PLiR之Glmnet算法：利用Glmnet算法求解ElasticNet回归类型问题(实数值评分预测)目录输出结果1、Glmnet算法实现代码输出结果0 21 22 23 34 35 36 37 38 39 210 211 212 213 314 315 216 217 218 219 220 221...
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2021-06-15 20:27:55
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2021-06-15 20:27:56
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2022-04-22 17:20:05
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.model_selection import tr...
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2019-07-12 18:55:00
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ML之FE：基于LiR/Ridge/Lasso/ElasticNet/AvgModels/RF算法(GSCV) 利用某市房价数据集(特征工程处理)进行房价回归预测目录输出结果设计思路核心代码输出结果1、输出基本信息bj_data.info()：IntIndex: 48324 entries, 418...
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2022-04-24 14:41:02
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ML之FE：基于LiR/Ridge/Lasso/ElasticNet/AvgModels/RF算法(GSCV) 利用某市房价数据集(特征工程处理)进行房价回归预测目录输出结果设计思路核心代码输出结果1、输出基本信息bj_data.info()：Int64Index: 48324 entries, 418...
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2021-06-15 19:59:34
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ML之PLiR之LARS：利用LARS算法求解ElasticNet回归类型(包括类别编码+属性重要程度排序)问题(实数值年龄预测)目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码xCoded = []for row in xList: codedSex = [0.0, 0.0] if row[0] == 'M': codedSex[0] = 1.0 i
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2022-04-22 16:45:09
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ML之分类预测之ElasticNet：利用ElasticNet回归对二分类数据集构建二分类器(DIY交叉验证+分类的两种度量PK)目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码#(4)交叉验证for ixval in range(nxval): idxTest = [a for a in range(nrow) if a%nxval == ixval%nxval
原创
2022-04-22 16:41:36
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需求：根据人的上半边脸预测下半边脸，用各种算法取得的结果与原图比较思考：这是一个回归问题，不是分类问题（人脸数据不
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2022-07-04 17:37:47
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2021-06-15 20:27:52
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ML之分类预测之ElasticNet：利用ElasticNet回归对二分类数据集构建二分类器(DIY交叉验证+分类的两种度量PK)目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码#(4)交叉验证for ixval in range(nxval): idxTest = [a for a in rang...
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2021-06-15 20:27:49
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分析师：Wenbo Yu从数据科学视角看，房地产房价预测绝非简单的数值推算，而是对 “业务场景 - 数据质量 - 模型适配” 三者协同的系统性考验。在房地产行业数字化转型中，精准的房价预测既能帮助购房者规避决策风险，也能为开发商的定价策略、投资者的资源配置提供数据支撑 —— 这正是我们此前为客户提供咨询服务时，客户的核心诉求。当时我们基于真实业务数据搭建的预测模型，成功将客户的房价评估误差降低 1
今晚在练习kaggle时遇到了弹性网络回归，花了些时间简单查了一些资料，算是稍微理解了些。
要想理解ElasticNet回归，正则化是必须要首先知道的，其次是岭回归和Lasso回归，知道了这些，弹性网回归自然也就明白了。
首先来看正则化：
假设我们都知道利用最小二乘法来做线性回归，最小二乘法回归成功的条件是（我得承认以下的所有图都是我盗的）：
即
房地产行业中，房屋价格受到多种因素影响，如地段、房屋面积、建筑年份、装修质量等。能否准确预测房价，不仅影响消费者的购房
ML之回归预测：利用Lasso、ElasticNet、GBDT等算法构建集成学习算法AvgModelsR对国内某平台上海2020年6月份房价数据集【12+1】进行回归预测(模型评估、模型推理)目录利用Lasso、ElasticNet、GBDT等算法构建集成学习算法
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2022-03-10 10:50:27
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