python機器學習sklearn 嶺回歸（Ridge、RidgeCV）
1、介紹 Ridge 回歸通過對系數的大小施加懲罰來解決 普通最小二乘法 的一些問題。 嶺系數最小化的是帶罰項的殘差平方和， 其中，α≥0α≥0 是控制系數收縮量的復雜性參數： αα 的值越大，收縮量越大，這樣系數對共線性的魯棒性也更強 ...
原文：sklearn—LinearRegression,Ridge,RidgeCV,Lasso線性回歸模型簡單使用
線性回歸 Ridge 回歸 嶺回歸 Ridge 回歸用於解決兩類問題：一是樣本少於變量個數，二是變量間存在共線性 RidgeCV:多個阿爾法，得出多個對應最佳的w,然后得到最佳的w及對應的阿爾法 Lasso 監督分類 估計稀疏系數的線性模型適用於參數少的情況，因其產生稀疏矩陣，可用與特征提取 sklearn中更多的回歸問題 Elastic Net 是一個使用 L 和 L 訓練的線性模型，適合於在參 ...
2018-03-12 11:22 0 4101 推薦指數：
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