本文主要是介绍Lasso回归(Lasso Regression),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!
什么是机器学习
Lasso回归(Lasso Regression),也称为 L1
正则化线性回归,是一种在线性回归模型中加入 L1
正则化项以防止过拟合的方法。与岭回归(Ridge Regression)不同,Lasso回归使用的是参数的绝对值(L1范数)来添加正则化项。
Lasso回归的目标函数可以表示为:
其中:
J(θ)
是Lasso回归的目标函数MSE(θ)
是均方误差(Mean Squared Error)α
是正则化参数θ1, θ2, ... , θn
是模型的参数。
与岭回归类似,Lasso回归通过最小化目标函数找到最适合数据的参数。正则化项对模型的参数进行惩罚,使得参数趋向于较小的值,同时也有助于产生稀疏模型,即某些特征的权重为零。
代码示例(使用 Python 和 scikit-learn
)
以下是一个使用 scikit-learn 库进行Lasso回归的简单示例:
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import Pipeline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = 2 * np.random.rand(100, 1)
y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)# 创建Lasso回归模型
lasso_model = Pipeline([('scaler', StandardScaler()), # 特征标准化('lasso', Lasso(alpha=0.1)) # Lasso回归模型,alpha是正则化强度
])# 拟合模型
lasso_model.fit(X, y)# 预测新数据
X_new = np.array([[1.5]])
y_pred = lasso_model.predict(X_new)
print("预测结果:", y_pred[0])# 绘制散点图和拟合的直线
plt.scatter(X, y, color='blue')
plt.plot(X, lasso_model.predict(X), color='red', linewidth=3)
plt.xlabel("自变量")
plt.ylabel("因变量")
plt.title("Lasso回归")
plt.show()
在这个例子中,我们使用了 scikit-learn
的 Lasso
类来构建 Lasso 回归模型。模型中的 alpha
参数表示正则化强度,你可以根据实际问题调整这个参数。同样,模型包括一个 StandardScaler
,用于对输入特征进行标准化。
这篇关于Lasso回归(Lasso Regression)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!