嶺回歸與LASSO回歸模型
線性回歸模型的短板 嶺回歸模型 λ值的確定--交叉驗證法 嶺回歸模型應⽤ 尋找最佳的Lambda值 基於最佳的Lambda值建模 Lasso回歸模型 LASSO回歸模型的交叉驗證 Lasso回歸模型應用 ...
原文：多元線性回歸模型的特征壓縮：嶺回歸和Lasso回歸
多元線性回歸模型中，如果所有特征一起上，容易造成過擬合使測試數據誤差方差過大 因此減少不必要的特征，簡化模型是減小方差的一個重要步驟。除了直接對特征篩選，來也可以進行特征壓縮，減少某些不重要的特征系數，系數壓縮趨近於 就可以認為舍棄該特征。 嶺回歸 Ridge Regression 和Lasso回歸是在普通最小二乘線性回歸的基礎上加上正則項以對參數進行壓縮懲罰。 首先，對於普通的最小二乘線性回歸， ...
2017-07-15 11:29 0 1489 推薦指數：
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