Lasso回归算法,lasso回归怎么调大范围

Lasso回归 2023-09-28 11:37 294 墨鱼

Lasso回归

Lasso回归算法,lasso回归怎么调大范围

"后双套索"估计器对解释变量和处理变量的所有控制变量进行拉索回归，然后对两个拉索回归进行非零控制的拉索回归（即所谓的"双套索"），因其约束条件（又称为损失函数）不是连续可微的，所以常规的求解方法如梯度下降法和牛顿法都不能使用。接下来介绍两种常用的方法：坐标轴下降法和最小角度法

然而，Lass回归存在一个很大的问题，即由于L1正则化项使用绝对值之和，导致损失函数具有不可微点。换句话说，诸如梯度下降之类的优化算法对于它是完全无效的。那么我们怎样才能找到损失函数的最小值呢？ Lasso算法遵循的基本理论是线性回归模型。对于自变量$x$和因变量$y$，假设它们之间的关系可以用下面的线性方程来表示：y=wx+b其中$w$表示自变量$x$和因变量$y$之间的关系

LASSO（最小绝对收缩和选择算子）回归是一种用于特征选择和稀疏建模的线性回归方法。在本文中，我将教您如何使用R语言自己编写LAS。在本文中，我们将介绍以下回归算法：线性回归、鲁棒回归、岭回归、LASSO回归、ElasticNet、多项式回归、多层感知器、随机森林回归和支持向量机。另外，本文还将介绍使用

LASSO算法和岭回归算法从应用目的来看其实是相似的。这两种算法的本质是两种不同的正则化方法。我们来看看这两种方法的比较：岭回归是L1正则化，LASSO是L2正则化。 2 在上一节中，我们了解到解决多重共线性的一种方法是对成本函数进行正则化。其中一种正则化算法称为岭回归算法。让我们学习另一种正则化算法-Lassoreturn

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