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Python数据科学:正则化方法

发布时间:2019-01-30 18:52:02 所属栏目:教程 来源:小F
导读:副标题#e# 本文主要介绍,Python数据科学:正则化方法。正则化方法的出现,通过收缩方法(正则化方法)进行回归。 正则化方法主要包括岭回归与LASSO回归。 一、岭回归 岭回归通过人为加入的惩罚项(约束项),对回归系数进行估计,为有偏估计。 有偏估计,允许

输出结果。

Python数据科学:正则化方法

发现随着正则化系数的增大,所有变量的系数会在某一阈值突降为0。

其中缘由与LASSO回归方程有关,不细说。

输出LASSO回归的变量系数。

  1. print(lcv.coef_) 
  2. # 输出结果 
  3. [0.         0.         0.02789489 0.26549855] 

发现前两个变量被筛选掉了,即年龄和收入。

为啥和岭回归的结果不一样呢???

三、总结

坑留的有点多,待小F慢慢填...

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