lasso回归与岭回归简介lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）与岭回归（Ridge Regression）以线性回归为基础，在其之上做出了一定的改进。Preliminaries and Notation：线性回归对于一个线性回归模型，我们有：假设数据集中共有 个变量，包含 数据集 中每一列代表一个
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2024-02-22 11:56:07
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# 教你实现 Lasso 回归的 Python 代码
Lasso 回归（Lasso Regression）是一种用于线性回归的技术，它通过添加 L1 正则化来提升模型的性能。在这篇文章中，我们将一步步教你如何在 Python 中实现 Lasso 回归，并理解每一步的细节。
## 实现流程
为了帮助你更好地理解，我们将整个实现过程分为以下步骤：
```mermaid
flowchart TD
介绍Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可以利用输入矩阵中的稀疏性x。它符合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以适合多响应线性回归。glmnet算法采用循环坐标下降法，它连续优化每个参数上的目标函数并与其他参数固定，并反复循环直至收敛。该软件包还利用强
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2024-05-15 09:23:21
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最近有小伙伴问我说，有没有sklearn的代码详解，前面博客讲的有点偏理论了。接受了小伙伴的意见，以后大管就理论和代码穿插着聊吧。今天咱就来聊一聊sklearn中线性回归和岭回归(L2正则)的代码详解吧。sklearn.linear_model.LinearRegression 使用的方法是最小线性二乘回归，线性回归拟合系数w = (w1，…，wp)的线性模
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2024-05-09 10:59:32
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1.分组数据的Logistic回归模型下面我们以一道例题来说明，R软件中实现分组数据的logistics回归模型： 代码实现如下：data10.4<-read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/data10.4.csv",head=TRUE)
# data10.4中保留的p1变量为逻辑变换后的变量
lm10.4<-lm(p1~x,weights=w
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2023-06-08 20:28:13
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import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston, fetch_california_housing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error
from
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2023-11-03 11:51:56
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上一篇主要是对线性回归进行简单的入门，本篇主要讲解另外一个模型～一.关于LARS算法LARS（Least Angle Regression）即最小角回归，作为Forward Stepwise（向前逐步回归）的升级版，LARS是每次先找出和因变量相关度最高的那个变量,在已经入选的变量中，寻找一个新的路径，使得在这个路径上前进时，当前残差与已入选变量的相关系数都是相同的，直到找出新的比当前残差相关系数
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2024-01-04 16:58:53
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一、基于sigmoid函数的logistic回归import numpy as np
class LogisticRegression:
def __init__(self, n_iter=200, eta=1e-3, tol=None):
# 训练迭代次数
self.n_iter = n_iter
# 学习率
self.e
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2023-10-09 21:12:10
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机器学习实战：Logistic回归 目录机器学习实战：Logistic回归本章内容Logistic回归的一般过程1 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类2 基于最优化方法的最佳回归系数确定2.1 梯度上升法2.2 训练算法: 使用梯度上升找到最佳参数2.3 分析数据: 画出决策边界2.4 训练算法: 随机梯度上升3 示例: 从疝气病症预测病马的死亡率3.1 准备数据:处埋数据中的缺失
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2023-11-15 11:08:30
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我们既往已经在文章《手把手教你使用R语言制作临床决策曲线》介绍了怎么使用rmda包制作了临床决策曲线，但是rmda包只能制作logistic回归模型的临床决策曲线，原来制作COX回归模型的stdca包R上下载不到。有粉丝留言向我推荐了ggDCA包，今天来演示一下怎么使用ggDCA包制作COX回归模型临床决策曲线。 ggDCA包由我们R语言大神，南方医科大学的博导Y叔制作，使用ggDCA包可以制作l
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2023-07-31 10:49:03
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一、一元线性回归以R中自带的trees数据集为例进【微软visual studio2017中R相关数据科学模块】 > head(trees)
Girth Height Volume#包含树龄、树高、体积
1 8.3 70 10.3
2 8.6 65 10.3
3 8.8 63 10.2
4 10.5 72 16.4
5 10.7 81 18.8
6 10.8 83 19.7 先绘制一下散
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2024-04-25 13:12:00
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Lasso回归复杂度调整的程度由参数lambda来控制，lambda越大模型复杂度的惩罚力度越大，从而获得一个较少变量的模型。Lasso回归和bridge回归都是Elastic Net广义线性模型的特例。除了参数lambda，还有参数alpha，控制对高相关性数据时建模的形状。Lasso回归，alpha=1(R语言glmnet的默认值),brigde回归，alpha=0，一般的elastic ne
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2023-06-21 22:43:19
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K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。KNN算法是选择与输入样本在特征空间内最近邻的k个训练样本并根据一定的决策规则，给出输出结果 。KNN算法是
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2024-04-25 10:56:14
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分析师通常希望基于自变量的值在多元回归中预测因变量的值。我们之前曾讨论在只有一个自变量的情况下如何进行这种预测。使用多元线性回归进行预测的过程与此非常相似。要使用多元线性回归模型预测因变量的值，我们遵循以下三个步骤：1、获得回归参数b0，b1，b2，...，bk的估计值^b0，^b1，^b2，...，^bk。2、确定自变量^X1i，^X2i，…，^Xki的假定值。3、使用公式 计算因变
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2024-05-11 13:45:09
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数据准备 x yx=t(log2(exprSet+1))
x[1:5,1:3]
y=phe$event
head(phe)[,1:3]
head(y)
y **建立lasso模型**因为因变量是二分类，所以必须指定binomial ，1 表示lasso回归，指定运行50个lammada值，但是如果在运行完50个值之前，模型不在有提高，则会自动停下来**使用glmnet函数拟合模型 ，所谓的拟合模型
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2024-05-04 17:18:08
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引言LASSO是由1996年Robert Tibshirani首次提出，全称Least absolute shrinkage and selection operator。该方法是一种压缩估计。它通过构造一个惩罚函数得到一个较为精炼的模型，使得它压缩一些回归系数，即强制系数绝对值之和小于某个固定值；同时设定一些回归系数为零。因此保留了子集收缩的优点，是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。1 本文立
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2024-04-25 18:23:10
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# 从lasso回归到COX回归：R语言中的应用
在统计学和机器学习中，回归分析是一种重要的方法，用于研究自变量和因变量之间的关系。lasso回归和COX回归是两种常用的回归分析方法，它们在不同领域有着广泛的应用。本文将介绍这两种回归方法在R语言中的实现，并通过代码示例来演示其用法。
## lasso回归
lasso回归是一种压缩估计方法，可以用于变量选择和预测建模。lasso回归通过对系数
原创
2024-06-28 07:26:16
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问题： 大家想必对MNIST数据集已经非常熟悉了吧？这个数据集被反复“咀嚼”，反复研究。今天我们将换个角度研究MNIST数据集。假设现在不使用卷积神经网络，又该使用什么方法来解决MNIST分类问题呢？一、观察数据 在开始分析数据问题之前，我们需要了解最基本的数据对象。最好的方法就是访问官网去看一看数据的构成。官网地址如下:MNIST。MNIST数据集包含四个部分：Training
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2024-06-28 14:15:37
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文章目录线性回归的原理线性回归的一般形式1 极大似然估计（概率角度诠释）2 最小二乘解线性回归损失函数、代价函数、目标函数优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法）1 梯度下降法2 最小二乘法矩阵求解3 牛顿法4 拟牛顿法线性回归的评估指标sklearn.linear_model参数详解 线性回归的原理线性回归（linear regression）解决的是回归问题，目标是建立一个系统，将向量作为输
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2024-04-01 17:06:23
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机器学习多变量线性回归代码 Linear Regression (LR) is one of the main algorithms in Supervised Machine Learning. It solves many regression problems and it is easy to implement. This paper is about Univariate Linea
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2024-05-08 09:44:01
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