Python使用梯度下降算法lasso
时间: 2023-11-29 15:03:53 浏览: 41
Lasso回归是一种线性回归的变体,它使用L1正则化来限制模型的复杂度。Lasso回归可以通过梯度下降算法来求解。
下面是使用Python实现Lasso回归的代码示例:
```python
import numpy as np
def lasso_regression(X, y, alpha, num_iters, learning_rate):
"""
Lasso回归求解函数
:param X: 特征矩阵
:param y: 目标变量
:param alpha: 正则化参数
:param num_iters: 迭代次数
:param learning_rate: 学习率
:return: 模型参数
"""
m, n = X.shape
theta = np.zeros(n)
for i in range(num_iters):
# 计算梯度
grad = np.dot(X.T, np.dot(X, theta) - y) / m + alpha * np.sign(theta)
# 更新参数
theta = theta - learning_rate * grad
return theta
```
其中,X是特征矩阵,y是目标变量,alpha是正则化参数,num_iters是迭代次数,learning_rate是学习率。
在使用Lasso回归时,需要将特征进行标准化处理,以保证不同特征的权重在同一量级上。另外,需要调整正则化参数alpha的值来控制模型的稀疏性和预测性能。