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解析python实现Lasso回归
站长资源 2024/11/26 佚名
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Lasso原理

解析python实现Lasso回归

Lasso与弹性拟合比较python实现

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import r2_score
#def main():
# 产生一些稀疏数据
np.random.seed(42)
n_samples, n_features = 50, 200
X = np.random.randn(n_samples, n_features) # randn(...)产生的是正态分布的数据
coef = 3 * np.random.randn(n_features)   # 每个特征对应一个系数
inds = np.arange(n_features)
np.random.shuffle(inds)
coef[inds[10:]] = 0 # 稀疏化系数--随机的把系数向量1x200的其中10个值变为0
y = np.dot(X, coef) # 线性运算 -- y = X.*w
# 添加噪声：零均值，标准差为 0.01 的高斯噪声
y += 0.01 * np.random.normal(size=n_samples)
# 把数据划分成训练集和测试集
n_samples = X.shape[0]
X_train, y_train = X[:n_samples // 2], y[:n_samples // 2]
X_test, y_test = X[n_samples // 2:], y[n_samples // 2:]
# 训练 Lasso 模型
from sklearn.linear_model import Lasso
alpha = 0.1
lasso = Lasso(alpha=alpha)
y_pred_lasso = lasso.fit(X_train, y_train).predict(X_test)
r2_score_lasso = r2_score(y_test, y_pred_lasso)
print(lasso)
print("r^2 on test data : %f" % r2_score_lasso)
# 训练 ElasticNet 模型
from sklearn.linear_model import ElasticNet
enet = ElasticNet(alpha=alpha, l1_ratio=0.7)
y_pred_enet = enet.fit(X_train, y_train).predict(X_test)
r2_score_enet = r2_score(y_test, y_pred_enet)
print(enet)
print("r^2 on test data : %f" % r2_score_enet)
plt.plot(enet.coef_, color='lightgreen', linewidth=2,
     label='Elastic net coefficients')
plt.plot(lasso.coef_, color='gold', linewidth=2,
     label='Lasso coefficients')
plt.plot(coef, '--', color='navy', label='original coefficients')
plt.legend(loc='best')
plt.title("Lasso R^2: %f, Elastic Net R^2: %f"
     % (r2_score_lasso, r2_score_enet))
plt.show()

运行结果

解析python实现Lasso回归

总结

以上所述是小编给大家介绍的python实现Lasso回归,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！

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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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