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
# 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
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
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
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
# 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
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
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
Python 数据科学入门教程：机器学习：回归引言和数据欢迎阅读 Python 机器学习系列教程的回归部分。这里，你应该已经安装了 Scikit-Learn。如果没有，安装它，以及 Pandas 和 Matplotlib。pip install numpy
pip install scipy
pip install scikit-learn
pip install matplotlib
p
背景回顾：线性回归的基本概念，应用场景？回顾Coursera上ML的基本概念，什么是hypothesis？什么是cost function？什么是objective function？LASSO回归的基本概念，跟普通回归有什么区别？解决了模型的哪些缺陷？构建LASSO回归模型的基本步骤？Python代码实现，搞清楚函数所在的包，以及每个函数参数的意义搞清楚每种模型里面的核心参数，如何得到最佳参数？
转载
2023-07-05 22:45:21
114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
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
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
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
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
转载
2024-10-26 13:50:41
28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
第13讲和第14讲我们来关注一下回归模型的两个变种模型。本节我们要介绍的是基于L1正则化的Lasso模型，下一节介绍基于L2正则化的Ridge模型。在正式介绍这两种模型之前，笔者还是想带大家复习一下过拟合和正则化等机器学习关键问题。正则化与L1范数 正则化是防止模型过拟合的核心技术之一，关于欠拟合和过
转载
2024-02-08 07:33:22
59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
