python通过岭回归或者Lasso回归,实现对鸢尾花数据集中的'petal-length'和'petal-width'两列数据进行回归分析,
时间: 2024-10-21 11:09:24 浏览: 2
Python中可以使用sklearn库中的`LinearRegression`模型来进行岭回归(Ridge Regression)和Lasso回归分析,对于鸢尾花(Iris)数据集,通常我们会先加载数据,然后选择需要的特征(如花瓣长度和宽度)。这里是一个简单的步骤:
1. **导入所需的库**:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import Ridge, Lasso
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd
```
2. **加载鸢尾花数据集**:
```python
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, [2, 3]] # petal-length and petal-width columns
y = iris.target
```
注意鸢尾花数据集的第四列和第五列分别是花瓣长度和宽度。
3. **数据预处理**(如果需要,因为某些算法(如岭回归和Lasso)对数值特征有要求):
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
```
4. **创建并训练岭回归模型**:
```python
ridge_reg = Ridge(alpha=1.0) # alpha是正则化强度
ridge_reg.fit(X_train_scaled, y_train)
```
5. **创建并训练Lasso回归模型**:
```python
lasso_reg = Lasso(alpha=0.1)
lasso_reg.fit(X_train_scaled, y_train)
```
这里的`alpha`参数控制了正则化的程度,较大的`alpha`值会使模型更倾向于线性回归,而较小的`alpha`值则会更偏向于Lasso回归(即自动特征选择)。
6. **评估模型性能**:
```python
# 使用测试集评估
ridge_predictions = ridge_reg.predict(X_test_scaled)
lasso_predictions = lasso_reg.predict(X_test_scaled)
# 可以计算准确率、均方误差等指标
```
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