什么情况使用lasso回归,LASSO回归后做logistic回归

Lasso选择合适的λ值 2023-12-21 13:33 120 墨鱼

Lasso选择合适的λ值

什么情况使用lasso回归,LASSO回归后做logistic回归

一般来说，当变量的数量远大于数据点的数量时，或者当离散变量具有太多独特的值时，就可能出现过拟合。 LASSO回归复杂度调整的程度是由参数λ控制的。λ越大，变量越大1.L2正则化（岭回归）。只需要考虑数据是否线性相关。如果输入特征是高维的，并且是稀疏和线性的，如果有关系，我们

●△● 1.当样本量较小时，Lass回归可能会失败。 2.在某些情况下（例如特征之间相关性较高），Lass回归将无法获得令人满意的解决方案。 3.在一些数据集上（比如多标签分类），从上式可以看出，拉索回归和岭回归的区别在于，它在惩罚函数中用绝对值代替平方和，这会导致模型在参数估计过程中，由于惩罚项的存在，一些系数会直接降为0。随着

1.用例总结前言与Ridge回归和Lasso回归相比，Lasso回归更好，但Lasso回归寻求近似解。您可以使用Lasso回归筛选出几个相关变量，然后执行正常的多元回归。。岭回归计算Lass回归是引入正则化方法，通过在模型估计中添加惩罚项，将过小的回归系数压缩至0，从而以一定的估计偏差为代价，获得较高的模型预测精度和模型泛化能力。能力。简单来说，就是使用压缩（shrin

1.L2正则化（岭回归）使用场景只要数据是线性相关的，线性回归不太适合，需要正则化。可以考虑使用岭回归（L2）。如何输入高维、稀疏线的特征？套索回归主要用于筛选变量。如果数据不共线，仍然建议使用普通线性最小二乘回归。 LASSO使用L1正则化，岭回归使用L2正则化。L1可以将一些特征的系数降低到0，从而降低

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