lasso的今世前身 引言 年关将至，少不了写年终总结。自己也绞尽脑汁对研读的统计文献做一个总结。我们来聊聊20年前诞生的lasso。lasso理论文章由统计学家Tibshirani, R在于1996年提出，并获得了里程碑式的影响。简单概述，lasso的目的就是选择合适的自变量。茫茫变量中怎么遇见合适的它。 此处说明下我们为什么要进行选变量这个动作？ -变量维数多并且变量之间存在相关
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2023-10-11 08:47:57
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缘起这篇博客的想法来源于知乎的一个关于多元线性回归的变量选择问题。从该问题的提问描述，以及回答中看出，很多人在做变量选择时，眼光依然局限于R 2
R2或者Ajusted−R 2
Ajusted−R2,以及P−Value
P−Value之中。记得计量课上，韩老师在讲到Ajusted−R
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2024-01-16 17:43:31
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接着上次的笔记，此次笔记的任务是利用lasso回归建立预测模型并绘制列线图。在目前发表的论文中，lasso回归大都只是作为一种变量的筛选方法。首先通过lasso回归获得系数不为0的解释变量，再利用这些筛选到的变量进行多重回归建立预测模型，实际上这是relaxed lasso的一种特殊情况（γ=0）。这种做法用于预测问题不大，但一般不用于因果推断。我们也可以直接利用lasso回归的参数来建模预测，但
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2024-01-26 22:01:50
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我们学过的最经典的估计线性模型的系数的方法，叫做“最小二乘法”。除了“最小二乘法”，其实还有其他方法可以用于模型系数的拟合，这些方法是对于简单线性模型的改进。这一章主要讨论的有三类重要的方法：子集选择（最优子集选择、逐步模型选择）：假设我们原来的模型一共有
个变量，那么我将从这
个变量中选出与响应变量相关的
个变
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2024-06-06 21:46:14
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# LASSO 变量筛选在 Python 中的实现
在数据科学的工作中，变量筛选是一个重要的步骤，尤其是在进行回归分析之前。LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种有效的变量筛选方法，它通过对回归模型的惩罚项来选择重要的变量。本文将带你通过简单的步骤来实现 LASSO 变量筛选的过程，并用代码和可视化形式展示每一步。
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## 使用Lasso方法筛选变量（Python指南）
Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种用于线性回归的正则化技术，能够通过惩罚项使得某些系数变为零，进而实现特征选择。今天，我将教你如何在Python中实现Lasso筛选变量的步骤。
### 流程概览
下面是一个简要的步骤流程表：
```markdown
| 步骤
# Python Lasso回归变量筛选指导
在数据分析和机器学习领域，Lasso回归（L1正则化回归）是一种有效的变量筛选方式。它不仅可以帮助我们找到对结果影响最大的变量，还能够防止模型过拟合。本文将帮助你理解如何使用Python进行Lasso回归变量筛选，介绍整体流程、所需代码及其解释。
## 流程概述
首先，我们需要了解整个Lasso回归变数筛选的过程。以下是推荐的步骤：
| 步骤
大家好，我是小一今天分享一个数据清洗小技巧，可以让你在遇到 百万、千万级别数据 的时候游刃有余。先来说说问题的背景现在有一个 csv 格式的数据集，大概 2千万条 左右的样子，存储的是用户的网络交互数据，其中电话号码作为用户的唯一标识。再来看看我们要做啥首先我们需要针对这批用户确定所属运营商，其次根据交互数据对各运营商的用户感知情况进行分析，最后给出各运营商的相应优化解决措施。这个目标的第一部分：
变量存储在内存中的值。这就意味着在创建变量时会在内存中开辟一个空间。 基于变量的数据类型，解释器会分配指定内存，并决定什么数据可以被存储在内存中。 因此，变量可以指定不同的数据类型，这些变量可以存储整数，小数或字符。变量赋值 Python 中的变量赋值不需要类型声明。 每个变量在内存中创建，都包括变量的标识，名称和数据这些信息。 每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。 等号（=
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2023-10-11 06:59:02
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1.简介LASSO回归的特点是在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选和复杂度调整。 因此，不论目标因变量是连续的，还是二元或者多元离散的， 都可以用LASSO回归建模然后预测。 这里的变量筛选是指不把所有的变量都放入模型中进行拟合，而是有选择的把变量放入模型从而得到更好的性能参数。 复杂度调整是指通过一系列参数控制模型的复杂度，从而避免过度拟合。 对于线性模型来说，复杂度与模型的变量数有直接关系，变
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2023-08-24 22:12:31
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特征筛选分类问题中筛选与离散标签相关性较强的连续变量——方差分析基本流程代码实现相关内容特征筛选（关键）回归问题中筛选与连续标签呈线性关系的连续变量——F检验（f_regression）计算过程特征筛选（关键）互信息法（mutual information）离散变量的互信息计算连续变量的互信息计算连续变量与离散变量的互信息计算最近邻计算函数计算过程（关键） 分类问题中筛选与离散标签相关性较强的连
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2024-06-01 14:20:20
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lasso 回归模型筛选变量 python 是一种有效的统计方法，特别适用于高维数据的变量选择。通过引入L1正则化，lasso（最小绝对收缩和选择算子）能够帮助我们在众多特征中选出最相关的特征，降低过拟合的风险。本文将深入探讨如何在Python中应用lasso回归模型进行变量筛选，并涉及备份策略、恢复流程、灾难场景等多个相关方面。
### 备份策略
为了保证数据的安全，我们制定了一套详细的备份策
前言数据挖掘中我们经常会遇到高维数据，特别是当我们的特征工程做得比较复杂时，这些特征可能会让我们的模型过拟合，或者很多特征是没有意义，对模型的优化起不到作用，反而会降低模型的运行效率和精度，所以我们需要对我们的特征变量进行筛选，去除掉无意义的特征，尽可能保留少而强的特征。下面是我用得最多的几个方法，也是我个人觉得最实用方法，其他特征筛选方法大家可以自行查阅资料，这里不多介绍。代码中data代表所有
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2024-04-10 07:12:52
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回归预测中的降维处理1 降维是什么？2 降维有哪些方式？2.1 特征选择2.2 特征提取3 特征选择的方法3.1 Filter过滤法：方差过滤卡方过滤F检验互信息法 1 降维是什么？降维就是减少原来数据的维度。 在进行数据分析时，可能当前数据有非常高维的特征，并且通常他们都有着非常强烈的相关性，难以通过常规的多元回归分析变量之间的关系。2 降维有哪些方式？2.1 特征选择着重注意 选择 这里的
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2024-07-16 10:24:53
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1.背景介绍生物信息学是一门研究生物科学领域中数据处理和信息处理方法的科学。在过去几年里，生物信息学已经成为生物科学和医学研究的重要一部分，因为它为研究者提供了一种新的方法来解决复杂的生物数据和问题。其中，基因表达分析是生物信息学中最重要的领域之一，因为它可以帮助研究者了解基因如何表达和控制生物过程。在基因表达分析中，研究者通常需要处理大量的微阵列数据或RNA序列数据，以确定特定基因的表达水平。这
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2024-10-04 14:57:27
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自己常用的数学工具以下提到的所有功能均在diy_math.py中实现，导入该模块即可使用。实验数据的统计计算单变量统计single_var()函数原型 single_var(file_path='table1.xls', data=[])file_path是excel文件目录，为简化操作，个人习惯将其与工作的.py文件放在同一文件夹下，并设置名称为'table1.xls'，即可直接调用single
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2024-10-26 13:50:41
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在本篇博文中，我们将探讨如何在Python中利用Lasso回归来筛选变量。这一过程涉及数据预处理、模型构建、超参数调优等步骤。通过Lasso回归，我们可以选择出对目标变量影响最大的特征，帮助我们简化模型，避免过拟合，从而提升预测能力。下面，我们将详细记录整个过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展。
## 环境准备
为了在Python中应用Lasso回归，我们需要
这里写目录标题线性回归的python实现方法简单线性回归导入库生成数据并绘制成散点图训练模型生成测试数据集绘制拟合直线打印直线参数和直线方程误差分析创建样本数据并进行拟合绘制误差线多元线性回归创建数据创建模型，拟合数据线性回归模型评估创建数据多元回归拟合计算均方根、均方差和确定系数 介绍：线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是
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2023-09-01 18:30:10
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这两个都是正则化的手段。LASSO是基于回归系数的一范数，Ridge是基于回归系数的二范数的平方。 根据Hastie, Tibshirani, Friedman的经典教材，如果你的模型中有很多变量对模型都有些许影响，那么用Ridge；如果你的模型中只有少量变量对模型很大影响，那么用LASSO。LASSO可以使得很多变量的系数为0（相当于降维），但是Ridge却不能。因为Ridge计算起来
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2024-06-19 16:44:52
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房价预测是机器学习中基本的知识点，这里进行复现。1.参考文档 获取数据：数据集下载见以下链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1qPXdvb0oskZjv4cGw3hPrQ 提取码：qvk12.git代码 一：准备工作1.基本数据样子 年限，面积，层数，房间数，浴室，价格 2.单因素分布 这不是一个很大的数据，也
