Elastic Net 模型示例

Elastic Net 模型是一种用于回归分析的统计方法，它结合了 Lasso 和 Ridge 回归的优点。下面我们将通过一个示例来介绍 Elastic Net 模型的基本用法。

示例数据

首先，我们需要一些示例数据。这里我们可以使用 Scikit-learn 中的波士顿房价数据集。

代码示例

以下是一个使用 Elastic Net 模型进行回归分析的简单代码示例：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import ElasticNet
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据
data = load_boston()
X = data.data
y = data.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建 Elastic Net 模型
model = ElasticNet(alpha=0.5, l1_ratio=0.5)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"均方误差: {mse}")

结论

通过以上示例，我们可以看到 Elastic Net 模型在回归分析中的基本用法。它可以帮助我们处理特征选择和正则化问题，提高模型的泛化能力。

Elastic Net 模型