机器学习--Lasso回归(LassoRegression)
机器学习–LassoRegression
基本概念
Lasso 是拟合稀疏系数的线性模型。 它在一些情况下是有用的,因为它倾向于使用具有较少参数值的情况,有效地减少给定解决方案所依赖变量的数量。 在线性模型基础上,它增加了一个带有 l1l_1l1 先验的正则化项,可以表示为:
minw12nsample∥wTx−y∥22+α∥w∥1\mathop{min}\limits_{w}\frac{1}{2n_{sample}}\Vert w^Tx -y\Vert_2^2 + \alpha\Vert w\Vert_1wmin2nsample1∥wTx−y∥22+α∥w∥1
其中, α\alphaα 是一个常数, ∣∣w∣∣1||w||_1∣∣w∣∣1 是参数向量的 l1l_1l1-norm 范数。
# coding=utf-8
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import Lasso
from pylab import *
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_scoreif __name__ == '__main__':all_data = datasets.load_boston()x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(all_data.data, all_data.target, test_size=0.3)# alpha 参数控制估计系数的稀疏度alphas = [0.0001, 0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100, 1000]scores = []mses = []r2s = []for alpha in alphas:model = Lasso(alpha)model.fit(x_train, y_train)prediction = model.predict(x_test)scores.append(model.score(x_test, y_test))mses.append(mean_squared_error(y_test, prediction))r2s.append(r2_score(y_test, prediction))plt.plot(alphas, mses, marker="v")plt.title('LassoRegression')plt.xscale('symlog')plt.xlabel(r'$\alpha$')plt.ylabel(r'mean squared error')plt.show()
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