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AI-机器学习-自学笔记(八)岭回归算法
岭回归算法是一种专门用于共线性数据分析的有偏估计回归方法, 实际上是一种改 良的最小 乘估计法,通过放弃最小 乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代 价,获得回归系数更符合实际、更可靠的回归方法,对病态数据的拟合要强于最小二乘 。 在 scikit-leam 中实现岭…
2022/3/10 9:14:53 人评论 次浏览 -
机器学习sklearn(77):算法实例(三十四)回归(六)线性回归大家族(四)多重共线性:岭回归与Lasso(一)岭回归
1 最熟悉的陌生人:多重共线性逆矩阵存在的充分必要条件 行列式不为0的充分必要条件 矩阵满秩的充分必要条件 2 岭回归 2.1 岭回归解决多重共线性问题 2.2 linear_model.Ridge import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge, LinearRe…
2021/7/3 1:23:00 人评论 次浏览 -
ML之FE:基于LiR/Ridge/Lasso/ElasticNet/AvgModels/RF算法(GSCV) 利用某市房价数据集(特征工程处理)进行房价回归预测
ML之FE:基于LiR/Ridge/Lasso/ElasticNet/AvgModels/RF算法(GSCV) 利用某市房价数据集(特征工程处理)进行房价回归预测目录 输出结果 设计思路 核心代码输出结果 1、输出基本信息bj_data.info(): Int64Index: 48324 entries, 418423 to 627466 Data columns (total 22 co…
2021/6/15 20:33:37 人评论 次浏览 -
Lasso 和 Ridge回归中的超参数调整技巧
在这篇文章中,我们将首先看看Lasso和Ridge回归中一些常见的错误,然后我将描述我通常采取的步骤来优化超参数。代码是用Python编写的,我们主要依赖scikit-learn。本文章主要关注Lasso的例子,但其基本理论与Ridge非常相似。 起初,我并没有真正意识到需要另一个关于这个…
2021/5/17 10:28:13 人评论 次浏览