原文:回歸算法比較【線性回歸,Ridge回歸,Lasso回歸】

代碼實現: 結果: 總結:各回歸算法在相同的測試數據中表現差距很多,且算法內的配置參數調整對自身算法的效果影響也是巨大的, 因此合理挑選合適的算法和配置合適的配置參數是使用算法的關鍵 ...

2018-07-16 15:06 0 2148 推薦指數:

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線性回歸——lasso回歸和嶺回歸ridge regression)

目錄 線性回歸——最小二乘 Lasso回歸和嶺回歸 為什么 lasso 更容易使部分權重變為 0 而 ridge 不行? References 線性回歸很簡單,用線性函數擬合數據,用 mean square error (mse) 計算損失(cost ...

Sun May 12 04:04:00 CST 2019 6 12826
線性回歸——Lasso回歸和嶺回歸

線性回歸——最小二乘 線性回歸(linear regression),就是用線性函數 f(x)=w⊤x+b">f(x)=w⊤x+bf(x)=w⊤x+b 去擬合一組數據 D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}">D={(x1,y1),(x2,y2 ...

Fri Aug 20 01:33:00 CST 2021 0 143
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 ...

Mon Mar 12 19:22:00 CST 2018 0 4101
logistic 回歸線性回歸比較

可以參考如下文章 https://blog.csdn.net/sinat_37965706/article/details/69204397 第一節中說了,logistic 回歸線性回歸的區別是:線性回歸是根據樣本X各個維度的Xi的線性疊加(線性疊加的權重系數wi就是模型的參數)來得 ...

Tue Jun 12 18:42:00 CST 2018 0 11228
python實現線性回歸lasso回歸

Lasso回歸於嶺回歸非常相似,它們的差別在於使用了不同的正則化項。最終都實現了約束參數從而防止過擬合的效果。但是Lasso之所以重要,還有另一個原因是:Lasso能夠將一些作用比較小的特征的參數訓練為0,從而獲得稀疏解。也就是說用這種方法,在訓練模型的過程中實現了降維(特征篩選)的目的 ...

Thu Apr 30 00:13:00 CST 2020 3 6147
回歸Lasso回歸

線性回歸的一般形式 過擬合問題及其解決方法 問題:以下面一張圖片展示過擬合問題 解決方法:(1):丟棄一些對我們最終預測結果影響不大的特征,具體哪些特征需要丟棄可以通過PCA算法來實現;(2):使用正則化技術,保留所有特征,但是減少特征前面的參數θ的大小,具體 ...

Sun May 06 06:17:00 CST 2018 0 3398
回歸Ridge)和套索回歸Lasso)的原理及理解

偏差和方差    在學習RidgeLasso之前,我們先看一下偏差和方差的概念。 機器學習算法針對特定數據所訓練出來的模型並非是十全十美的,再加上數據本身的復雜性,誤差不可避免。說到誤差,就必須考慮其來源:模型誤差 = 偏差(Bias)+ 方差(Variance)+ 數據 ...

Wed Apr 29 07:16:00 CST 2020 0 2869
再談Lasso回歸 | elastic net | Ridge Regression

前文:Lasso linear model實例 | Proliferation index | 評估單細胞的增殖指數 參考:LASSO回歸在生物醫學資料中的簡單實例 - 生信技能樹 Linear least squares, Lasso,ridge regression有何本質區別? 你應該 ...

Fri Apr 06 05:17:00 CST 2018 0 1784
 
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