岭回归 和 lasso 回归结果相差很大

岭回归和Lasso回归都是正则化线性回归模型，它们的主要区别在于使用的正则化项不同。岭回归使用L2正则化项，而Lasso回归使用L1正则化项。由于L1正则化项具有稀疏性，因此它更适用于具有大量特征的数据集。而L2正则化项则更适用于数据集中特征之间高度相关的情况。

因此，如果您的数据集中存在高度相关的特征，则岭回归可能会产生更好的结果。而如果您的数据集中存在大量无关的特征，则Lasso回归可能会产生更好的结果，并且会将无关的特征系数缩小为零，从而实现特征选择的效果。

如果您发现岭回归和Lasso回归的结果相差很大，可能是因为您的数据集具有上述特性之一。建议您尝试使用交叉验证等方法来确定哪个模型更适用于您的数据集。

相关问题

岭回归和lasso回归

岭回归和Lasso回归都是用于解决线性回归中的过拟合问题的方法。

岭回归是一种正则化方法，它通过在损失函数中增加一个L2正则项，来惩罚模型的复杂度。这个正则化项的系数由超参数λ决定，λ越大，正则化项对模型的影响就越大，模型就越倾向于选择简单的特征。

Lasso回归也是一种正则化方法，但它使用的是L1正则项。与岭回归不同的是，Lasso回归可以将某些特征的系数压缩到0，从而实现特征选择的作用。

因此，当我们的特征数量非常多时，岭回归和Lasso回归都是非常有用的工具，可以帮助我们找到最优的特征子集，以提高模型的性能和泛化能力。但是，需要注意的是，岭回归会使得所有特征都对模型的结果有所贡献，而Lasso回归则会选择一些重要的特征，而忽略掉一些不重要的特征。

岭回归和lasso特征选择

岭回归和Lasso特征选择是常用的机器学习算法，用于解决特征选择和回归问题。

岭回归是一种线性回归方法，通过加入一个正则化项来惩罚模型的复杂度。它使用L2正则化，即在目标函数中加入参数的平方和，并通过调整正则化系数来控制模型的复杂度。岭回归可以有效地处理多重共线性问题，即当特征之间存在高度相关性时，岭回归可以减小特征系数的方差，提高模型的稳定性。

Lasso特征选择也是一种线性回归方法，但使用的是L1正则化。与岭回归不同，Lasso在目标函数中加入参数的绝对值和，并通过调整正则化系数来控制模型的复杂度。Lasso具有稀疏性，即可以将某些特征的系数置为零，从而实现特征选择的功能。因此，Lasso可以用于筛选出对目标变量影响较大的特征，进而简化模型和提高解释能力。

总结来说，岭回归和Lasso特征选择都是通过加入正则化项来控制模型复杂度，并在特征选择和回归问题中发挥作用。岭回归适用于处理多重共线性问题，而Lasso适用于稀疏特征选择。选择使用哪种方法取决于具体的问题和数据集的特点。