原文:机器学习笔记-Ridge回归、Lasso回归和弹性网回归

Ridge回归 Lasso回归和弹性网回归 目录 Ridge回归 Lasso回归 弹性网回归 在处理较为复杂的数据的回归问题时,普通的线性回归算法通常会出现预测精度不够,如果模型中的特征之间有相关关系,就会增加模型的复杂程度。当数据集中的特征之间有较强的线性相关性时,即特征之间出现严重的多重共线性时,用普通最小二乘法估计模型参数,往往参数估计的方差太大,此时,求解出来的模型就很不稳定。在具体取值上 ...

2020-05-30 19:57 0 1417 推荐指数:

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机器学习回归2-5(LASSO回归

使用LASSO回归根据多个因素预测医疗费用 主要步骤流程: 1. 导入包 2. 导入数据集 3. 数据预处理 3.1 检测缺失值 3.2 标签编码&独热编码 ...

Wed Mar 16 00:54:00 CST 2022 0 650
机器学习入门线性回归回归Lasso回归(二)

一 线性回归(Linear Regression ) 1. 线性回归概述   回归的目的是预测数值型数据的目标值,最直接的方法就是根据输入写出一个求出目标值的计算公式,也就是所谓的回归方程,例如y = ax1+bx2,其中求回归系数的过程就是回归。那么回归是如何预测的呢?当有了这些回归 ...

Tue Jul 17 17:53:00 CST 2018 0 2795
回归算法比较【线性回归Ridge回归Lasso回归

代码实现: 结果: 总结:各回归算法在相同的测试数据中表现差距很多,且算法内的配置参数调整对自身算法的效果影响也是巨大的,   因此合理挑选合适的算法和配置合适的配置参数是使用算法的关键! ...

Mon Jul 16 23:06:00 CST 2018 0 2148
机器学习Python实现_01_线性模型_线性回归_正则化(Lasso,Ridge,ElasticNet)》

一.过拟合 建模的目的是让模型学习到数据的一般性规律,但有时候可能会学过头,学到一些噪声数据的特性,虽然模型可以在训练集上取得好的表现,但在测试集上结果往往会变差,这时称模型陷入了过拟合,接下来造一些伪数据进行演示: 目前看起来效果还是可以的,但如果加入几个异常点,再看看效果 ...

Sat May 16 18:52:00 CST 2020 0 1556
python机器学习sklearn 岭回归Ridge、RidgeCV)

  1、介绍     Ridge 回归通过对系数的大小施加惩罚来解决 普通最小二乘法 的一些问题。 岭系数最小化的是带罚项的残差平方和,          其中,α≥0α≥0 是控制系数收缩量的复杂性参数: αα 的值越大,收缩量越大,这样系数对共线性的鲁棒性也更强 ...

Fri Nov 02 01:02:00 CST 2018 0 4334
机器学习】正则化的线性回归 —— 岭回归Lasso回归

注:正则化是用来防止过拟合的方法。在最开始学习机器学习的课程时,只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数。但是一直也无法对其基本原理有一个透彻、直观的理解。直到最近再次接触到这个概念,经过一番苦思冥想后终于有了我自己的理解。 0. 正则化(Regularization ...

Sat Mar 17 05:12:00 CST 2018 5 55134
线性回归——lasso回归和岭回归ridge regression)

目录 线性回归——最小二乘 Lasso回归和岭回归 为什么 lasso 更容易使部分权重变为 0 而 ridge 不行? References 线性回归很简单,用线性函数拟合数据,用 mean square error (mse) 计算损失(cost ...

Sun May 12 04:04:00 CST 2019 6 12826
 
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