Yellowbrick可视化lasso模型的最佳alpha值及误测误差

最佳alpha值选择

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Python使用matplotlib可视化时间序列数据、并为时间序列曲线添加误差带、使用95%置信区间（Time Series Error Bands with confidence interval
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可视化LassoCV的最佳alpha值
总所周知: L1正则化具有系数特性可以起到特征筛选的作用,可谓一箭双雕. LassoCV类对超参数α使用了交叉验证,来帮忙我们选择一个合适的α.在初始化LassoCV类时候,我们可以传一组备选的α值, ...
R语言使用glmnet包拟合lasso-cox回归模型（生存时间和结果标签）、lasso-cox模型进行特征筛选、plot函数可视化cv.glmnet模型获得的最佳lambda曲线位置及其1个标准差线
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R语言使用lm函数构建回归模型、使用MASS包的boxcox函数寻找最佳幂变换提高模型拟合度、可视化boxcox曲线并获取最佳lambda值
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R语言使用glmnet包的glmnet函数拟合lasso回归模型：使用cv.glmnet函数获取最佳lambda值、coef函数获取每个特征的系数以及截距
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R语言survival包coxph函数构建cox回归模型、ggrisk包ggrisk函数可视化Cox回归的风险评分图、使用风险得分的中位数计算最佳截断值cutoff（基于LIRI基因数据集）
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【机器学习】机器学习模型验证，这3个 Python 包可轻松解决95%的需求！
作为数据建模开发者,我们期望利用机器学习模型来分析数据和解决商业问题.无论我们是开发一个简单的模型还是一个复杂的模型,模型验证对于衡量我们工作都是至关重要. 在本文中,我将分享三个非常棒的 Pytho ...
R语言使用DALEX包的model_performance函数对caret包生成的多个算法模型进行残差分布分析并可视化每个模型的残差反向累积分布图
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