方差选择后的lasso图
时间: 2023-08-23 17:03:33 浏览: 43
方差选择后的lasso图是用于确定Lasso模型中正则化参数的值lambda的一个可视化工具。该图展示了不同的正则化参数值对应的模型系数的大小,以及哪些特征被选择进入模型。
具体来说,方差选择后的lasso图是一个以log(lambda)为横轴,以标准化的系数大小为纵轴的折线图。每条折线代表着一个特征,在不同的lambda值下,该特征的系数大小会发生变化。当lambda很大时,所有特征的系数都会趋向于0,当lambda很小时,所有特征的系数都会非常大,模型会过拟合。因此,我们需要找到一个合适的lambda值来平衡模型的复杂度和预测性能。
在方差选择后的lasso图中,我们可以通过观察每条折线与x轴的交点来确定每个特征的最佳正则化参数值。当某个特征的系数不为0时,说明该特征被选择进入了模型。因此,我们可以根据这些交点来选择一个合适的lambda值,并确定哪些特征应该包括在模型中。
相关问题
进行方差选择后lasso的两幅图代码
下面是进行方差选择后使用lasso的两幅图的代码。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LassoCV
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 加载数据
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
# 进行方差选择
variances = np.var(X, axis=0)
idx = variances.argsort()[::-1]
X = X[:, idx][:, :50]
# Lasso模型
model = LassoCV(cv=10)
# 拟合模型
model.fit(X, y)
# 绘制系数变化图
m_log_alphas = -np.log10(model.alphas_)
plt.figure()
plt.plot(m_log_alphas, model.coef_, '.-')
plt.axvline(-np.log10(model.alpha_), linestyle='--', color='k',
label='alpha CV')
plt.xlabel('-log(alpha)')
plt.ylabel('coefficients')
plt.title('Lasso coefficients as a function of the regularization')
plt.axis('tight')
plt.legend()
# 绘制MSE变化图
plt.figure()
plt.plot(m_log_alphas, model.mse_path_, ':')
plt.plot(m_log_alphas, model.mse_path_.mean(axis=-1), 'k',
label='Average across the folds', linewidth=2)
plt.axvline(-np.log10(model.alpha_), linestyle='--', color='k',
label='alpha CV')
plt.legend()
plt.xlabel('-log(alpha)')
plt.ylabel('Mean square error')
plt.title('Mean square error on each fold: coordinate descent')
plt.axis('tight')
plt.show()
```
这段代码的核心步骤是进行方差选择,这里使用的方法是计算每个特征的方差,并根据方差大小排序,最终选取前50个特征。然后使用LassoCV模型进行拟合,得到系数和MSE随alpha变化的曲线并绘制两幅图。
注意:这里的LassoCV模型是根据交叉验证来选择最优alpha值的,因此需要指定cv参数。
方差选择后进行lasso代码
以下是使用方差选择后进行LASSO回归的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
from sklearn.linear_model import Lasso
# 创建一些示例数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([1, 2, 3])
# 使用方差选择来删除低方差特征
sel = VarianceThreshold(threshold=(.8 * (1 - .8)))
X = sel.fit_transform(X)
# 使用LASSO回归进行特征选择
clf = Lasso(alpha=0.1)
clf.fit(X, y)
# 输出特征系数
print(clf.coef_)
```
在上述代码中,我们首先使用`VarianceThreshold`类进行方差选择,以删除低方差特征。然后,我们使用`Lasso`类进行LASSO回归,并输出特征系数。请注意,这只是一个示例代码,您需要根据您的数据进行调整和修改。