更新時間:2024-11-22 14:57:42作者:留學之路
Lasso是一種回歸分析方法,也被稱為線性加荷回歸或軟集合回歸。它是一種線性模型,用于特征選擇和回歸分析。Lasso方法通過添加一個懲罰項來對模型進行建模,這個懲罰項通常被稱為L1正則化,它使得模型中的系數絕對值較大的特征被保留下來,而系數絕對值較小或接近零的特征則被自動剔除。這種方法有助于減少過擬合并提高模型的預測性能。
1. Lasso regression:Lasso回歸是一種線性回歸分析方法,通過約束回歸系數的絕對值來減少過擬合,同時保持模型的解釋性。
2. Elastic net regularization:Elastic net正則化是一種Lasso和Ridge回歸的混合方法,它同時考慮了回歸系數向量的L1和L2范數,以實現特征選擇和模型穩健性。
3. Lasso系數:Lasso系數是指Lasso回歸中回歸系數的估計值,它們具有較小的絕對值,因此可以用于特征選擇和模型簡化。
4. Lasso系數調整:Lasso系數調整是指通過調整Lasso回歸中的正則化參數來控制模型復雜度和解釋性的過程。
5. Lasso預測:Lasso預測是指使用Lasso回歸模型對數據進行預測的過程。
6. Lasso模型選擇:Lasso模型選擇是指根據數據特征和目標變量選擇合適的正則化參數,以獲得最佳的模型性能和解釋性。