套索回归可以用于特征选择、解决多重共线性问题以及解释模型结果等应用场景。例如,在医疗诊断领域,我们可以使用套索回归来识别哪些疾病风险因素对预测结果具有最大的影响。在金融领域,我们可以使用套索回归来寻找哪些因素对股票价格变化有最大的影响。 此外,套索回归也可以与其他算法结合使用,例如随机森林、支持向量机等。通...
我们将通过详细的代码和数据集,展示如何使用套索回归来分析和预测棒球运动员的薪水。此外,我们还将引入其他两种相关的回归技术——SCAD(Smoothly Clipped Absolute Deviation)和LARS(Least Angle Regression),以便读者能够更全面地了解线性回归模型的不同变体。 SCAD是一种具有平滑绝对偏差惩罚项的回归方法,它在处理高维数据...
我们将通过详细的代码和数据集,展示如何使用套索回归来分析和预测棒球运动员的薪水。此外,我们还将引入其他两种相关的回归技术——SCAD(Smoothly Clipped Absolute Deviation)和LARS(Least Angle Regression),以便读者能够更全面地了解线性回归模型的不同变体。 SCAD是一种具有平滑绝对偏差惩罚项的回归方法,它在处理高维数据...
Lasso回归=套索回归 线性回归的基础上,进行的改进 防止过拟合 线性回归相比,增加了一阶正则项 正则化: L1正则化(Lasso,一次幂),L2正则化(Ridge,平方,2次幂) 两种情况,正负 方程汇总带着绝对值,不可以求导,必须去掉绝对值:正数直接去掉,负数,前面加负号 sgn(w)是符号表示函数 sgn(w) 代表着w > 0 那么sgn(...
套索回归除了处理过拟合还有什么 套索回归详解,1、正则化L1正则化L1正则化的式子是这样的,原损失函数加上一个一阶范数: 这样根据上面L2正则化的推导思路就可以得到这样的一张图L2正则化L2正则化就是在原来的损失函数的基础上加上权重的平方和:接下来解释为什
套索回归详解 从零开始 从理论到实践 一、套索回归的理解 二、sklearn的使用 2.1、方法、参数与属性 2.2、简单案例 一、套索回归的理解 套索回归与岭回归相似,只不过收缩惩罚项变成了可调超参数与所有系数绝对值之和的乘积: 残差平方和(RSS, Residual Sum Of Squares): ...
获取线性套索回归分析 从菜单中选择: 分析>回归>线性 OLS 替代方法>套索 该对话框允许您指定一个变量,该变量将活动数据集中的每个观测值分配给训练或暂挂样本。 选择数字目标变量。 仅需要一个目标变量仅可运行分析。 指定数字从属项。 至少指定一个分类因子变量或数字协变量。
1.Python套索回归lasso分析棒球运动员薪水 数据 该数据集包含20个变量和322个观察值,涉及大联盟球员的数据。我们希望基于球员上一年度的各种统计数据来预测棒球运动员的薪水。 导入 缺失值 请注意,有些球员的薪水数据是缺失的: 我们简单地删除了缺失的案例: ...
【机器学习】套索回归 上一节中,了解了什么是标准线性模型与什么是岭回归。并且也知道岭回归存在一种被叫做L2正则化的约束。 除了Ridge,还有一种正则化的线性回归是lasso。与岭回归相同,使用lassob也是约束系数使其接近于0.但用到的方法不同,叫作L1正则化。L1正则化的结果是,使用lasso某些系数刚好为0。这说明...
套索 岭回归具有至少一个缺点。它包括 最终模型中的所有p个预测变量。惩罚项将使其中许多接近零,但永远不会精确为零。对于预测准确性而言,这通常不是问题,但会使模型更难以解释结果。Lasso克服了这个缺点,并且能够将s足够小地强制将某些系数设为零 。由于s= 1导致常规的OLS回归,因此当s接近0时,系数将缩小为零。