Ridge回归由于直接套用线性回归可能产生过拟合，我们需要加入正则化项，如果加入的是L2正则化项，就是Ridge回归，有时也翻译为岭回归。它和一般线性回归的区别是在损失函数上增加了一个L2正则化的项，和一个调节线性回归项和正则化项权重的系数α。损失函数表达式如下：J(θ)=1/2(Xθ−Y)T(Xθ−Y)+1/2α||θ||22其中α为常数系数，需要进行调优。||θ||2为L2范数。Ridge回归
转载
2024-02-27 19:58:25
144阅读
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
转载
2024-05-04 17:18:08
210阅读
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
转载
2024-04-25 18:23:10
0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
语法： Lasso(alpha=1.0, fit_intercept=True, normalize=False, precompute=False, copy_X=True, max_iter=1000, tol=1e-4, warm_start=False, positive=False, random_state=None, selection=’cyclic’)类型： 在sklearn.l
转载
2024-05-26 14:17:17
209阅读
Lasso回归模型，是常用线性回归的模型，当模型维度较高时，Lasso算法通过求解稀疏解对模型进行变量选择。Lars算法则提供了一种快速求解该模型的方法。Lars算法的基本原理有许多其他文章可以参考，这里不过多赘述, 这里主要简介如何在R中利用lars算法包求解线性回归问题以及参数的选择方法。以下的的一些用法参照lars包的帮助文件，再加上自己的使用心得。所用的示例数据diabetes是Efron
转载
2024-03-04 15:48:34
181阅读
# 如何实现 Lasso 回归代码 (Python)
Lasso 回归是一种线性回归方法，它在损失函数中添加 L1 范数惩罚项，从而导致部分特征被压缩为零，具有特征选择的功能。下面将介绍实现 Lasso 回归的整体流程，并提供详细的代码示例。
## 整体流程
我们可以使用以下步骤来实现 Lasso 回归：
| 步骤 | 描述
最近课程作业让阅读了这篇经典的论文，写篇学习笔记。
主要是对论文前半部分Lasso思想的理解，后面实验以及参数估计部分没有怎么写，中间有错误希望能提醒一下，新手原谅一下。
最近课程作业让阅读了这篇经典的论文，写篇学习笔记。主要是对论文前半部分Lasso思想的理解，后面实验以及参数估计部分没有怎么写，中间有错误希望能提醒一下，新手原谅一下。1.整体思路L
转载
2024-04-12 22:10:37
202阅读
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
转载
2023-11-03 11:51:56
155阅读
一、正则化背景监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”，也就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。问题背景：参数太多，会导致我们的模型复杂度上升，容易过拟合。作用：1、约束参数，降低模型复杂度。2、规则项的使用还
转载
2024-06-03 11:08:29
122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
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
转载
2023-06-21 22:43:19
683阅读
纯粹就是记录下如何在Window下少写代码完成RNA-seq,并没有详细讲解转录组分析的原理和每一步背后的含义。想深入了解可以翻生信技能树，生信宝典，组学大讲堂等等公众号。本文里的命令都是用powershell执行的，cmd当然也可以。 本文主要参考CJ写的完结 | TBtools RNA-seq 数据分析系列插件 从下载数据开始到完成初步结果大概花了15个小时，大致为11步。 本文是从0开始RN
Stata版本目前已经更新到17了，外观也精美了许多，很增加了许多新的功能，如制作表格导出，双重差分法。自从更新到了16版本后自带了lasso回归功能，到了17以后功能更加强大了，多了可使用 “贝叶斯信息准则”（Bayesian Information Criterion，简记BIC）选择惩罚参数，新增选择项 “cluster(clustvar)” 来处理聚类数据。 LASSO 回归也叫套索回归，
转载
2023-11-05 14:31:12
182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
714阅读
Lasso回归是一种常用的回归分析方法，它通过对模型的系数进行约束，可以有效地降低模型的复杂度和过拟合的风险。本文将介绍Lasso回归的原理和在R语言中如何使用Lasso回归进行数据分析。
## 1. Lasso回归的原理
Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）是由Tibshirani于1996年提
原创
2023-08-26 09:36:03
1056阅读
# Lasso回归 - R语言代码实现
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用R语言实现Lasso回归。Lasso回归是一种用于特征选择和模型建立的线性回归算法，它通过加入惩罚项来减小模型的复杂度。在实践中，Lasso回归被广泛应用于特征选择和变量筛选，可以帮助我们找出对目标变量最相关的特征。
## 实现步骤
下面是我们实现Lasso回归的整个流程，你可以按照这些步骤逐步进行实现。
|
原创
2023-12-27 04:07:01
102阅读
# LASSO回归：用R语言进行数据分析的有效工具
在数据分析和机器学习的领域中，回归分析是一种常用的方法。它可以帮助我们理解不同变量之间的关系，特别是在预测模型中。而LASSO（最小绝对收缩和选择算子）回归则是一种受欢迎的线性回归方法，它具有变量选择和正则化的特性，非常适合用于高维数据。本文将介绍如何在R语言中实现LASSO回归，并提供相关的代码示例及可视化分析。
## 什么是LASSO回归
# 如何实现lasso回归python代码sklearn
## 1. 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>经验丰富的开发者: 请求教学lasso回归
经验丰富的开发者-->>小白: 确认流程和步骤
小白->>经验丰富的开发者: 学习并实践
```
## 2. 流程步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步
原创
2024-03-24 07:02:37
114阅读
