alphas = np.logspace(-10,10,20) coef = pd.DataFrame() for alpha in alphas: ridge_clf = Ridge(alpha=alpha) ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train) df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns) df['alpha']=alpha coef = pd.concat([coef, df], ignore_index=True) coef.round(decimals=2) alphas = np.logspace(-10,10,20) coef = pd.DataFrame() for alpha in alphas: ridge_clf = Ridge(alpha=alpha) ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train) df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns) df['alpha']=alpha coef = pd.concat([coef, df], ignore_index=True) coef.round(decimals=2)
时间: 2023-12-06 20:41:02 浏览: 27
这段代码是在利用岭回归(Ridge Regression)来进行特征选择。其中,np.logspace(-10,10,20)是在生成20个对数尺度的alpha值,ridge_clf = Ridge(alpha=alpha)是定义岭回归模型,ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train)是利用训练集进行模型训练,df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns)是将岭回归模型的系数转换为数据框格式,df['alpha']=alpha是为每个alpha值添加一列,coef = pd.concat([coef, df], ignore_index=True)是将所有alpha值对应的系数数据框进行合并,最后用coef.round(decimals=2)将结果保留两位小数。
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alphas = np.logspace(-10,10,20) coef = pd.DataFrame() for alpha in alphas: ridge_clf = Ridge(alpha=alpha) ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train) df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns) df['alpha']=alpha coef = coef.append(df,ignore_index=True) coef.round(decimals=2)修改代码
alphas = np.logspace(-10,10,20)
coef = pd.DataFrame()
for alpha in alphas:
ridge_clf = Ridge(alpha=alpha)
ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train)
df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns)
df['alpha']=alpha
coef = coef.append(df,ignore_index=True)
coef = coef.round(decimals=2)
这样就可以将 coef 变量的小数位数改为 2 了。
# Ridge trace analysis alphas = np.logspace(-10,10,20) coef = pd.DataFrame() for alpha in alphas: ridge_clf = Ridge(alpha=alpha) ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train) df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns) df['alpha']=alpha coef = coef.append(df,ignore_index=True) coef.round(decimals=2)
这段代码演示了 Ridge trace analysis 的过程,使用了 Ridge 回归模型,对不同的 alpha 值进行拟合并记录相应的系数。具体过程如下:
1. 首先定义了一组 alpha 值,使用 np.logspace() 函数生成了一个长度为 20 的 np.ndarray,其中 alpha 的取值范围在 1e-10 到 1e10 之间,以对数等比的方式进行分布。
2. 然后创建了一个空的 DataFrame coef,用于存储每个 alpha 对应的模型系数。
3. 对于每个 alpha 值,创建了一个 Ridge 回归模型,并使用 fit() 方法对训练集进行拟合。
4. 创建了一个 DataFrame df,用于存储当前模型的系数。其中,列名为 X_train[features_without_ones] 的列名,即特征名称;行名为 0,即只有一行;每个元素为当前模型系数。
5. 将 alpha 值添加到 df 的最后一列,列名为 alpha。
6. 将 df 添加到 coef 中,使用 append() 方法,并将 ignore_index 参数设置为 True,以保证添加的行的索引是唯一的。
7. 最后,对 coef 中的所有元素保留两位小数,使用 round() 方法实现。
此代码的目的是为了探究不同 alpha 值对 Ridge 回归模型的影响,以便在模型选择时确定最优的 alpha 值。