Lasso Regression 拉索回归教程

Lasso 回归是一种用于特征选择和参数压缩的线性回归方法。它通过引入 L1 正则化来惩罚回归系数，从而能够减少模型复杂度并防止过拟合。

基本概念

• L1 正则化：对回归系数的绝对值进行惩罚，使得某些系数变为零，从而实现特征选择。
• Lasso 回归系数：Lasso 回归模型中各个特征的系数。

实践步骤

1. 数据准备：首先，你需要准备一个包含多个特征和目标变量的数据集。
2. 模型构建：使用 Lasso 回归模型对数据进行拟合。
3. 特征选择：分析 Lasso 回归系数，选择重要的特征。
4. 模型评估：使用交叉验证等方法评估模型的性能。

代码示例

from sklearn.linear_model import Lasso

# 创建 Lasso 回归模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)

# 拟合模型
lasso.fit(X_train, y_train)

# 输出系数
print(lasso.coef_)

扩展阅读

想要深入了解 Lasso 回归？请访问本站 Lasso 回归高级教程。

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