l1正则化 python代码实现
时间: 2023-08-16 14:14:32 浏览: 99
l1正则化,也称为Lasso正则化,可以通过在优化问题中添加L1范数惩罚来实现。在Python中,可以使用不同的库来实现L1正则化,例如scikit-learn和numpy。
下面是使用scikit-learn库进行L1正则化的示例代码:
```python
from sklearn.linear_model import Lasso
# 创建Lasso模型对象
lasso = Lasso(alpha=0.1) # alpha是正则化参数,控制正则化的强度
# 准备训练数据
X_train = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
y_train = [3, 5, 7]
# 训练模型
lasso.fit(X_train, y_train)
# 打印模型系数
print(lasso.coef_)
```
上述代码中,我们首先导入Lasso模型类。然后创建Lasso对象,可以通过调整alpha参数来控制正则化的强度。接着准备训练数据,X_train是特征矩阵,y_train是目标变量的向量。通过调用fit方法对模型进行训练。最后,可以通过访问lasso.coef_属性来获得模型的系数。
除了scikit-learn,你还可以使用numpy等库来实现L1正则化。具体实现方式可能会有所不同,你可以根据自己的需求选择适合的工具和方法。
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用梯度下降算法实现Logistic回归的L1正则化和L2正则化python代码
下面是用梯度下降算法实现Logistic回归的L1正则化和L2正则化的Python代码:
```python
import numpy as np
class LogisticRegression:
def __init__(self, lr=0.1, num_iter=1000, fit_intercept=True, regularization=None, lambda_=0.1):
self.lr = lr
self.num_iter = num_iter
self.fit_intercept = fit_intercept
self.regularization = regularization
self.lambda_ = lambda_
def __add_intercept(self, X):
intercept = np.ones((X.shape[0], 1))
return np.concatenate((intercept, X), axis=1)
def __sigmoid(self, z):
return 1 / (1 + np.exp(-z))
def __loss(self, h, y):
return (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean()
def __l1_regularization(self, w):
return self.lambda_ * np.abs(w[1:]).sum()
def __l2_regularization(self, w):
return self.lambda_ * np.sum(w[1:] ** 2)
def fit(self, X, y):
if self.fit_intercept:
X = self.__add_intercept(X)
self.theta = np.zeros(X.shape[1])
for i in range(self.num_iter):
z = np.dot(X, self.theta)
h = self.__sigmoid(z)
if self.regularization == 'l1':
# L1正则化
grad = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size + self.lambda_ * np.sign(self.theta)
elif self.regularization == 'l2':
# L2正则化
grad = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size + self.lambda_ * self.theta
else:
grad = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size
self.theta -= self.lr * grad
def predict_prob(self, X):
if self.fit_intercept:
X = self.__add_intercept(X)
return self.__sigmoid(np.dot(X, self.theta))
def predict(self, X, threshold=0.5):
return self.predict_prob(X) >= threshold
```
其中,lr是学习率,num_iter是迭代次数,fit_intercept表示是否拟合截距,regularization表示正则化方法,lambda_是正则化系数。在fit方法中,通过判断regularization的取值,来实现L1正则化和L2正则化。在L1正则化中,使用np.sign函数计算符号函数,而在L2正则化中,直接对参数的平方和进行惩罚。在predict_prob方法中,对X进行截距拟合和sigmoid变换,返回预测概率。在predict方法中,对预测概率进行阈值处理,返回预测结果。
增加正则化python代码
增加正则化是为了防止模型过拟合,常用的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。在Python中,可以通过在定义模型时增加正则化项来实现正则化。这里给出一个使用L2正则化的示例代码:
``` python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.regularizers import l2 # 导入L2正则化项
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=100, activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.01))) # 增加L2正则化项,系数为0.01
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
```
在上面的代码中,通过导入`l2`正则化项,然后在`Dense`层中增加`kernel_regularizer=l2(0.01)`参数,即增加L2正则化项,其中0.01是正则化系数,用于控制正则化程度。在训练模型时,模型会自动计算正则化项的损失,并加到总损失中。
除了L2正则化,还可以使用L1正则化、Elastic Net正则化等方法。这些方法在Keras中都有相应的正则化项,只需要在定义模型时增加相应的参数即可。
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