弹性正则化 matlab示例

以下是一个使用弹性正则化（Elastic Net）的示例：

% 生成一些示例数据
X = randn(100, 10);
y = X * [1; 2; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0] + randn(100, 1);

% 拟合弹性正则化模型
[B, FitInfo] = lasso(X, y, 'Alpha', 0.5, 'Lambda', 0.1);

% 绘制系数轨迹
lassoPlot(B, FitInfo, 'PlotType', 'Lambda', 'XScale', 'log');

% 根据交叉验证选择最佳模型
idxLambdaMinMSE = FitInfo.IndexMinMSE;
B = B(:, idxLambdaMinMSE);

% 预测新数据
Xnew = randn(10, 10);
ynew = Xnew * B + randn(10, 1);
ypred = Xnew * B;

% 计算均方误差
MSE = mean((ypred - ynew).^2);
disp(['MSE: ', num2str(MSE)]);

该示例生成一个大小为100×10的输入矩阵和一个100×1的响应向量，然后使用弹性正则化拟合模型。根据交叉验证选择最佳模型，并使用新数据进行预测。最后计算预测的均方误差。

相关问题

弹性网络正则化matlab代码

以下是弹性网络正则化的 MATLAB 代码示例：

% 假设我们有一个训练集 X 和对应的标签 y
% 我们使用弹性网络正则化来训练一个线性模型

% 设置正则化参数 alpha 和 l1_ratio
alpha = .5;
l1_ratio = .5;

% 使用 Elastic Net 正则化方法训练线性模型
[B, FitInfo] = lasso(X, y, 'Alpha', alpha, 'LambdaRatio', l1_ratio);

% 输出模型系数
disp(B);

% 输出交叉验证误差
disp(FitInfo.MSE);

希望对您有所帮助！

L0.5 正则化 matlab举例

正则化是一种常用的机器学习技术，可以帮助避免过拟合并提高模型的泛化能力。在 MATLAB 中，可以使用以下函数来实现正则化：

1. ridge 函数：用于岭回归，可以通过控制正则化参数来平衡模型的拟合度和泛化能力。

2. lasso 函数：用于 Lasso 回归，可以通过控制正则化参数来实现特征选择和稀疏性。

3. elastic net 函数：用于弹性网络回归，可以同时控制 L1 和 L2 正则化参数，平衡 Lasso 和岭回归的优点。

下面是一个简单的示例，演示如何使用 ridge 函数进行正则化：

% 生成样本数据
X = randn(100, 10);
y = randn(100, 1);

% 对数据进行归一化处理
X = normalize(X);

% 设置正则化参数
lambda = 0.1;

% 进行岭回归
[beta, fitinfo] = ridge(y, X, lambda);

% 输出结果
disp(beta);
disp(fitinfo);

在上面的示例中，我们首先生成了一个包含 100 个样本和 10 个特征的数据集，然后对数据进行了归一化处理。接下来，我们设置了正则化参数 lambda 为 0.1，并使用 ridge 函数进行了岭回归。最后，我们输出了回归系数 beta 和拟合信息 fitinfo。

需要注意的是，正则化参数 lambda 的选择对最终的模型效果有很大的影响，需要根据具体的数据集和应用场景进行调整。