ЛАССО РЕГРЕССИЯ PYTHON

Лассо регрессия - это метод анализа данных, который используется для выбора наиболее значимых признаков, удаляя признаки с низкой значимостью и уменьшая влияние мультиколлинеарности.

Особенностью лассо регрессии является использование L1-регуляризации в модели. L1-регуляризация добавляет штрафы на абсолютные значения коэффициентов и, следовательно, она может приводить к нулю некоторые коэффициенты признаков.

Пример реализации лассо регрессии на языке Python:

from sklearn.linear_model import Lasso
alphas = [0.01, 0.1, 1, 10]
for alpha in alphas:
  lasso = Lasso(alpha=alpha, max_iter=10000)
  lasso.fit(X, y)
  lasso_coef = lasso.coef_
  print("alpha=", alpha)
  print("lasso_coef=", lasso_coef)

В данном примере мы импортировали Lasso из библиотеки sklearn.linear_model, задали несколько значений альфа для регуляризации и проитерировались по ним с помощью цикла for. Затем мы обучили модель на данных X и y и вывели значения коэффициентов лассо регрессии для каждого значения альфа.

Lasso Regression with Python

Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]

Machine Learning Tutorial Python - 17: L1 and L2 Regularization - Lasso, Ridge Regression

Regulaziation in Machine Learning - L1 and L2 Regularization - Data Science - Edureka

Ридж и LASSO регрессия

Множественная Линейная Регрессия -- Машинное Обучение

Lasso Regression - Machine Learning - Python

Регуляризация: Лассо регрессия

7.4.4. Building Lasso Regression from Scratch in Python

Набор данных Diamonds - гребневая регрессия, метод LASSO, визуализация

BLGPG-3E845EF1B296-24-09-20-01

Новые материалы: