LASSO vs GridSearchCV

本文主要是介绍LASSO vs GridSearchCV，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

LASSO VS GridSearchCV

LASSO
- 定义
- 目的
- 使用方法
- 原理
- 示例
- 总结
GridSearchCV
- 定义
- 目的
- 使用方法
- 原理
- - 网格搜索（Grid Search）
  - 交叉验证（Cross-Validation）
  - 总结
- 示例
- 总结
总结

LASSO

定义

LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种在统计学和机器学习中常用的回归分析方法。

目的

主要目的是增强模型的预测精度和可解释性，通过对系数进行收缩来实现变量的选择和复杂度的控制。LASSO特别适合于处理具有多重共线性（即输入变量高度相关）或者数据特征数量远大于样本数量的情况。

使用方法

**数据准备：**首先，你需要准备你的数据集，包括自变量（特征）和因变量（目标变量）。
**选择模型：**在适用的软件或编程语言（如Python、R等）中选择LASSO回归模型。
**参数设置：**LASSO的关键参数是正则化参数λ（有时也称为α）。这个参数控制着模型对系数的收缩程度。λ值越大，收缩越强，更多的系数被设置为零，从而实现特征选择。
**模型训练：**使用你的数据来训练LASSO模型。在这个过程中，模型会学习数据特征和目标变量之间的关系，并决定哪些特征是重要的。
**交叉验证：**为了找到最佳的λ值，通常需要通过交叉验证来评估不同λ值下模型的性能。
**模型评估：**一旦选择了最优的λ值，就可以使用这个参数来训练最终模型，并评估其在测试数据集上的性能。
**解释结果：**最后，你可以解释模型的输出，查看哪些变量被选中，以及它们对预测的贡献程度。

原理

ASSO回归是一种线性回归的形式，它在损失函数中加入了一个正则化项。这个正则化项是系数的绝对值之和，乘以一个调整参数λ。LASSO的目的是最小化以下公式：
在这里插入图片描述
其中， $y_i$ 是观测值， $x_{ij}$ 是特征值， $\beta_j$ 是系数， $\lambda$ 是正则化参数。通过调整λ的值，可以控制正则化的强度。LASSO倾向于将一些系数完全压缩至零，从而实现特征选择。

示例

# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error# 创建虚构数据集
np.random.seed(0)  # 确保可重复性
X = np.random.rand(100, 10)  # 100个样本，10个特征
y = np.dot(X, np.array([1.5, -2., 0., 0., 3., 0., 0., 0., 0., 0.])) + np.random.randn(100) * 0.5# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)# 创建LASSO回归模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)  # alpha是λ的同义词# 训练模型
lasso.fit(X_train, y_train)# 预测测试集
y_pred = lasso.predict(X_test)# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")# 查看选择的特征（非零系数）
print(f"Coefficients: {lasso.coef_}")

在这个示例中，我们首先创建了一个虚构的数据集，其中一些特征是有影响的（具有非零系数），而其他特征则是无关的（系数为零）。通过使用LASSO回归，我们试图识别出有影响的特征。 $a lp ha$ 参数是 $\lambda$ 的同义词，在这里我们设置为0.1。LASSO模型会试图将一些系数减少到零，从而实现特征选择。最后，我们计算了模型在测试集上的均方误差，并打印出非零系数来查看哪些特征被选中。

总结

性质： LASSO是一种线性回归技术，它通过引入一个正则化项（即系数的绝对值之和）来惩罚模型的复杂性。这种正则化有助于减少过拟合，特别是在特征数量多于样本数量的情况下。
目的： LASSO的主要目标是特征选择和模型简化。它通过将一些回归系数减少到零来实现这一点，从而简化模型并突出显示最重要的特征。
应用： LASSO用于建立线性模型，特别适合于高维数据集。

GridSearchCV

定义

GridSearchCV 是一个强大的工具，用于在机器学习模型中自动寻找最佳的超参数。

目的

通过遍历所有给定的超参数组合，并使用交叉验证来评估每一组合的性能，从而找到最佳的超参数设置。

使用方法

选择模型：首先确定你要使用的机器学习模型，例如决策树、SVM、线性回归等。
定义参数网格：列出你想要优化的超参数，以及你想要尝试的它们的值。这些值将构成一个“网格”。
配置 GridSearchCV：设置 GridSearchCV，指定模型、参数网格、评分方法以及交叉验证的细节。
训练模型：使用 GridSearchCV 对象训练模型。它将遍历所有的参数组合，并使用交叉验证来评估每个组合的性能。
评估结果：选择表现最佳的参数组合，并使用这些参数来构建最终模型。

原理

网格搜索（Grid Search）

参数网格定义：在网格搜索中，首先定义一个参数网格。这个网格包含了模型可能使用的各种超参数及其候选值。例如，对于支持向量机（ $S V M$ ），参数网格可能包括不同的 $C$ （正则化参数）、 $g amma$ （核函数的参数）和 $k er n e l$ （核类型）的值。
遍历所有可能的参数组合：网格搜索的核心是遍历这个参数网格中的所有可能的参数组合。对于每一种组合，模型都会被训练并评估其性能。

交叉验证（Cross-Validation）

数据分割：交叉验证是一种评估模型泛化能力的方法。它将数据集分割成若干份（通常是相同大小的子集），例如 $5$ 份或 $10$ 份。
迭代训练与验证：在每一轮迭代中，一份子集被保留作为验证数据，其余的子集用于训练模型。这个过程重复多次，每次选择不同的子集作为验证数据。
性能度量：在每一轮迭代中，都会对模型进行评估（比如准确度、 $F 1$ 分数等），并且最终的性能度量是这些评估结果的平均值。这有助于减少模型因数据分割不同而产生的性能波动。

总结

$G r i d S e a rc h C V$ 结合了网格搜索和交叉验证的优点。它通过网格搜索遍历所有的参数组合，并使用交叉验证来评估每一组合的性能。

全面性：通过系统地搜索所有的参数组合， $G r i d S e a rc h C V$ 确保了不会错过任何潜在的最佳参数组合。
稳健性：通过交叉验证， $G r i d S e a rc h C V$ 能够评估模型在不同子集上的性能，从而提供关于模型泛化能力的更准确的估计。

总之， $G r i d S e a rc h C V$ 的原理在于它提供了一种系统的方法来探索多种参数组合，并利用交叉验证来找出最能提高模型性能的参数设置。这种方法虽然计算量较大，但能够显著提高模型的准确性和可靠性。

示例

from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import GridSearchCV# 加载数据集（例如鸢尾花数据集）
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target# 创建SVM模型
model = svm.SVC()# 定义要优化的参数网格
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100],  # SVM正则化参数'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001],  # 核函数参数'kernel': ['rbf', 'linear']  # 核类型
}# 配置GridSearchCV
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, refit=True, verbose=2, cv=5)# 训练模型
grid_search.fit(X, y)# 查看最佳参数
print("Best Parameters Found: ")
print(grid_search.best_params_)# 使用最佳参数的模型进行预测
best_model = grid_search.best_estimator_
predictions = best_model.predict(X)# 这里可以添加评估模型性能的代码（例如准确率、混淆矩阵等）

在这个示例中，我们使用鸢尾花数据集，尝试不同的 $C$ （正则化参数）、 $g amma$ （核函数参数）和 $k er n e l$ （核类型）来优化 $S V M$ 模型。 $G r i d S e a rc h C V$ 遍历所有可能的参数组合，并使用 $5$ 折交叉验证来评估每个组合的性能。最后，我们输出最佳参数组合，并用这些参数构建最终模型。

总结

性质： GridSearchCV是一种模型超参数优化技术。它不是一种独立的统计或机器学习模型，而是一种用于确定最佳模型配置的方法。
目的： GridSearchCV的目的是通过系统地遍历多种参数组合来找到给定模型的最佳参数（例如，LASSO中的正则化强度λ）。它通常与交叉验证结合使用，以评估每组参数的效果，并选择表现最佳的一组。
应用： GridSearchCV可以应用于几乎任何类型的机器学习模型，包括LASSO。它帮助找到使模型性能最优化的参数设置。