LASSO非常实用，但由于它的惩罚项不可以常规地进行求导，使得很多人以为它无法显式地求出解析解。但其实并不是这样的。1 单变量情形：软阈值法1.1 软阈值的分类讨论将\(N\)个样本的真实值记为\(N\)维向量\(y\)，将\(N\)个样本的自变量记为\(z\)，假设我们已经将自变量做过标准化，即\(z' \ell_n=0\)，\(z'z/N=1\)，这也意味着在LASSO模型中截距项为\(0\)
文章目录基本概述岭回归Lasso回归 基本概述方法功能：可以视为逐步回归法的升级版，主要用于在回归模型中存在多重共线性时筛选自变量。方法原理：在一般回归模型的损失函数的基础上加上了正则项（惩罚项），两种回归的区别在于正则项不同。岭回归的惩罚项是回归系数的平方和；Lasso回归的惩罚项是回归系数的绝对值的和。其他作用：都可以对模型进行一定程度的简化，避免模型过于复杂。传统回归模型的四个假定：线性假
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2023-12-06 20:58:17
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XGBoost算法在机器学习中是一个比较重要的算法模块，过去我们经常处理连续特征用GBDT，而现在更多的是用XGBoost，特别是在数据预处理和特征工程上，XGBoost有很多明显的优势。一、算法原理之前一直有听说GBM，GBDT（Gradient Boost Decision Tree）渐进梯度决策树GBRT（Gradient Boost RegressionTree）渐进梯度回归树是GBDT的
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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一.基于统计值的筛选方法1.过滤法：选择特征的时候，不管模型如何，首先统计计算该特征和和label的一个相关性，自相关性，发散性等等统计指标。优点：特征选择开销小，有效避免过拟合缺点：没有考虑后续的学习器来选择特征，减弱了学习器的学习能力（因为某些特征可能和label算出来相关性不大，但是可能和其他特征交叉后，会和label具有很强的关联性）2.单变量筛选法：a：缺失值占比b：方差c：频数d：信息
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2023-10-26 10:15:06
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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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# 使用LASSO进行特征筛选的入门指南
在数据科学和机器学习中，特征筛选是非常重要的一步，可以帮助我们提高模型的性能和可解释性。LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种常用的特征选择算法。本文将通过一系列步骤教你如何在Python中实现LASSO特征筛选。
## 整体流程
下面是实现LASSO特征筛选的整体流程：
原创
2024-10-23 05:27:38
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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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实现功能：python实现Lasso回归分析（特征筛选、建模预测）输入结构化数据，含有特征以及相应的标签，采用Lasso回归对特征进行分析筛选，并对数据进行建模预测。实现代码： import numpy as np
import warnings
warnings.filterwarnings(action='ignore')
import pandas as pd
import matplotl
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2023-08-11 09:30:40
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# 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
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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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
对模型参数进行限制或者规范化能将一些参数朝着0收缩（shrink）。使用收缩的方法的效果提升是相当好的，岭回归（ridge regression，后续以ridge代称），lasso和弹性网络（elastic net）是常用的变量选择的一般化版本。弹性网络实际上是结合了岭回归和lasso的特点。Lasso和Ridge比较Lasso的目标函数：Ridge的目标函数：ridge的正则化因子使用二阶范数，
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2024-05-21 23:03:10
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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
特征选择*无效变量不相关变量，多余变量统计方式的特征选择方差阈值化、卡方检验、ANOVA检验及T检验、皮尔森相关系数高度相关特征的选择（多余变量）模型方式的特征选择决策树、逻辑回归，随机森林，XGBoost模型会自动选择变量递归式的特征选择。将特征慢慢消除，限制到特定范围内。 当输入增加，就必须增加数据，不然模型就会不稳定，无效变量不相关变量，多余变量 Redundancy：两
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2024-04-22 06:51:22
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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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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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身高体重 #还是先导入要用的包，没下载的要先去下载依赖包
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from plotly.offline import init_notebook_mode, iplot
import plotly.graph_objs as go
init_notebook_mode(connected=Tru
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2024-04-30 21:02:27
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Lasso回归(也称套索回归),是一种正则化的线性回归。与岭回归相同，使用Lasso也是约束系数，使其接近于0，但使用的是L1正则化。lasso惩罚系数是向量的L1范数，换句话说，系数的绝对值之和。L1正则化的结果是，使用lasso时，某些系数刚好为0。这说明某些特征被模型完全忽略。这可以看做是一种自动化的特征选择。代码实现 同样，将lasso应用在波士顿房价预测上面。完整代码如下：from s
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2024-02-13 21:37:57
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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
