概念
Lasso正則化是一種線性回歸中的正則化技術(shù)，旨在減少模型的復(fù)雜性并防止過擬合。Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）通過在損失函數(shù)中添加正則項，促使模型的系數(shù)變得稀疏，即某些系數(shù)會被壓縮到零，從而實現(xiàn)特征選擇。
在Lasso正則化中，我們引入了一個懲罰項，它是模型中所有系數(shù)的絕對值之和乘以一個參數(shù)α。這個參數(shù)α控制了懲罰的強(qiáng)度，從而影響了系數(shù)是否趨向于零。較大的α值會更強(qiáng)烈地推動系數(shù)變?yōu)榱?，從而更多地減少特征數(shù)量。
在使用Lasso正則化時，優(yōu)化問題的目標(biāo)是最小化以下形式的損失函數(shù)：
Loss = MSE + α * Σ|β|
其中，MSE是均方誤差，α是懲罰項的強(qiáng)度，β是模型的系數(shù)。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-700351.html
使用Lasso正則化有助于防止模型過擬合，并且在具有大量特征的數(shù)據(jù)集中，可以自動選擇對目標(biāo)變量有更大影響的特征。這使得Lasso在特征選擇和降維方面非常有用。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-700351.html
代碼實現(xiàn)
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.model_selection import cross_val_score, StratifiedKFold
import numpy as np
# Load example dataset (you can replace this with your own data)
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target
# Create a Lasso model
lasso_model = Lasso(alpha=0.1) # You can adjust the alpha parameter
# Create a StratifiedKFold cross-validation object
cvKFold = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=0)
# Perform cross-validation using cross_val_score
scores = cross_val_score(lasso_model, X, y, cv=cvKFold)
# Print the cross-validation scores
print("Cross-validation scores:", scores)
print("Mean CV score:", np.mean(scores))
到了這里，關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘01- lasso regularization的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
