更新時(shí)間:2025-07-08 15:38:27作者:貝語(yǔ)網(wǎng)校
Lasso是一種回歸分析方法,也被稱(chēng)為線性加荷回歸或軟集合回歸。它是一種線性模型,用于特征選擇和回歸分析。Lasso方法通過(guò)添加一個(gè)懲罰項(xiàng)來(lái)對(duì)模型進(jìn)行建模,這個(gè)懲罰項(xiàng)通常被稱(chēng)為L(zhǎng)1正則化,它使得模型中的系數(shù)絕對(duì)值較大的特征被保留下來(lái),而系數(shù)絕對(duì)值較小或接近零的特征則被自動(dòng)剔除,從而實(shí)現(xiàn)特征選擇。因此,Lasso方法在解決回歸問(wèn)題時(shí),不僅可以學(xué)習(xí)到因變量的精確線性關(guān)系,還可以捕捉到一些非線性關(guān)系和特征之間的交互作用。
1. Lasso regression:Lasso回歸是一種用于特征選擇的線性回歸方法,通過(guò)約束回歸系數(shù)絕對(duì)值的和來(lái)減少模型復(fù)雜度。
2. Lasso系數(shù):Lasso系數(shù)是指Lasso回歸中回歸系數(shù)的估計(jì)值,用于表示特征的重要性。
3. Elastic net regularization:Elastic net正則化是Lasso的一種變體,通過(guò)同時(shí)使用L1和L2正則化來(lái)達(dá)到特征選擇和模型復(fù)雜度控制的目的。
4. Lasso瀑布圖:Lasso瀑布圖是一種可視化工具,用于展示Lasso回歸的結(jié)果,包括系數(shù)、置信區(qū)間和方差解釋率等信息。
5. Lasso系數(shù)調(diào)整:Lasso系數(shù)調(diào)整是指根據(jù)數(shù)據(jù)集的特征分布和重要性,對(duì)Lasso系數(shù)的估計(jì)值進(jìn)行調(diào)整,以達(dá)到更好的特征選擇效果。