本文主要向大家介绍了机器学习入门之机器学习之路： python线性回归 过拟合 L1与L2正则化，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

正则化：    提高模型在未知数据上的泛化能力    避免参数过拟合正则化常用的方法：    在目标函数上增加对参数的惩罚项    削减某一参数对结果的影响力度L1正则化：lasso    在线性回归的目标函数后面加上L1范数向量惩罚项。        f = w * x^n + b + k * ||w||1         x为输入的样本特征    w为学习到的每个特征的参数    n为次数    b为偏置、截距    ||w||1 为 特征参数的L1范数，作为惩罚向量    k 为惩罚的力度L2范数正则化：ridge    在线性回归的目标函数后面加上L2范数向量惩罚项。        f = w * x^n + b + k * ||w||2         x为输入的样本特征    w为学习到的每个特征的参数    n为次数    b为偏置、截距    ||w||2 为 特征参数的L2范数，作为惩罚向量    k 为惩罚的力度                下面模拟 根据蛋糕的直径大小 预测蛋糕价格采用了4次线性模型，是一个过拟合的模型分别使用两个正则化方法 进行学习和预测

1 from sklearn.linear_model import LinearRegression, Lasso, Ridge

2 # 导入多项式特征生成器

3 from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

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5

6 ‘‘‘

7 正则化：

8     提高模型在未知数据上的泛化能力

9     避免参数过拟合

10 正则化常用的方法：

11     在目标函数上增加对参数的惩罚项

12     削减某一参数对结果的影响力度

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14 L1正则化：lasso

15     在线性回归的目标函数后面加上L1范数向量惩罚项。

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17     f = w * x^n + b + k * ||w||1

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19     x为输入的样本特征

20     w为学习到的每个特征的参数

21     n为次数

22     b为偏置、截距

23     ||w||1 为 特征参数的L1范数，作为惩罚向量

24     k 为惩罚的力度

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26 L2范数正则化：ridge

27     在线性回归的目标函数后面加上L2范数向量惩罚项。

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29     f = w * x^n + b + k * ||w||2

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31     x为输入的样本特征

32     w为学习到的每个特征的参数

33     n为次数

34     b为偏置、截距

35     ||w||2 为 特征参数的L2范数，作为惩罚向量

36     k 为惩罚的力度

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39 下面模拟 根据蛋糕的直径大小 预测蛋糕价格

40 采用了4次线性模型，是一个过拟合的模型

41 分别使用两个正则化方法 进行学习和预测

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43 ‘‘‘

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45 # 样本的训练数据，特征和目标值

46 x_train = [[6], [8], [10], [14], [18]]

47 y_train = [[7], [9], [13], [17.5], [18]]

48 # 准备测试数据

49 x_test = [[6], [8], [11], [16]]

50 y_test = [[8], [12], [15], [18]]

51 # 进行四次线性回归模型拟合

52 poly4 = PolynomialFeatures(degree=4)  # 4次多项式特征生成器

53 x_train_poly4 = poly4.fit_transform(x_train)

54 # 建立模型预测

55 regressor_poly4 = LinearRegression()

56 regressor_poly4.fit(x_train_poly4, y_train)

57 x_test_poly4 = poly4.transform(x_test)

58 print("四次线性模型预测得分:", regressor_poly4.score(x_test_poly4, y_test))  # 0.8095880795746723

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60 # 采用L1范数正则化线性模型进行学习和预测

61 lasso_poly4 = Lasso()

62 lasso_poly4.fit(x_train_poly4, y_train)

63 print("L1正则化的预测得分为：", lasso_poly4.score(x_test_poly4, y_test))  # 0.8388926873604382

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65 # 采用L2范数正则化线性模型进行学习和预测

66 ridge_poly4 = Ridge()

67 ridge_poly4.fit(x_train_poly4, y_train)

68 print("L2正则化的预测得分为：", ridge_poly4.score(x_test_poly4, y_test))  # 0.8374201759366456

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