更新時(shí)間:2025-02-15 09:31:59作者:貝語網(wǎng)校
Lasso是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,也被稱為線性模型稀疏表示(Liner Model Selection)或軟閾值回歸(Soft Thresholding Regression)。它是一種用于特征選擇的線性模型,通過最小化殘差平方和損失函數(shù)與L1正則化項(xiàng)(即Lasso)的乘積來工作。Lasso算法在特征選擇中非常有用,因?yàn)樗梢宰R(shí)別出那些與目標(biāo)變量關(guān)系最不密切的特征。此外,Lasso算法還可以通過自動(dòng)選擇特征的權(quán)重來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的復(fù)雜模式。
1. Lasso regression:Lasso回歸是一種用于特征選擇的線性回歸方法,通過約束回歸系數(shù)絕對(duì)值的和來抑制系數(shù)較大的特征,從而實(shí)現(xiàn)特征選擇。
2. Lasso系數(shù):Lasso系數(shù)是指Lasso回歸中每個(gè)特征對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)的絕對(duì)值的和,用于衡量該特征對(duì)模型的重要性。
3. Elastic net regularization:Elastic net正則化是Lasso的一種形式,通過將L1正則化和L2正則化相結(jié)合來達(dá)到特征選擇和模型優(yōu)化雙重目的。
4. Lasso系數(shù)調(diào)整:Lasso系數(shù)調(diào)整是指通過調(diào)整正則化參數(shù)來控制特征選擇的程度和模型的復(fù)雜度。
5. 變量重要性:變量重要性是指某個(gè)特征對(duì)模型預(yù)測結(jié)果的影響程度,可以通過Lasso系數(shù)、變量膨脹指標(biāo)等方法來衡量。