正则化参数选取L曲线法matlab程序

正则化参数选取的L-curve法是一种统计学方法，用于机器学习模型中，特别是线性回归和岭回归等模型，它通过绘制正则化参数（λ）与模型复杂度之间的折线图（通常称为"L"形状），帮助我们选择合适的惩罚参数，以避免过拟合和欠拟合。

在MATLAB中，你可以使用内置函数如`lasso`、`ridge`和`lassolarscatter`来实现L-curve分析。下面是一个简化的示例步骤：

1. 导入数据集并准备训练模型：

X = ...; % 输入特征矩阵
y = ...; % 输出变量向量

% 对于岭回归 (ridge regression)
mdlRidge = fitrlinear(X, y);

2. 使用`lassolarscatter`生成L曲线图：

[lambda, rss] = lassolarscatter(mdlRidge);
scatter(lambda, rss, 'filled');
xlabel('\lambda'); ylabel('Residual sum of squares');
title('L-Curve for Ridge Regression');

这里的`\lambda`是正则化参数，RSS（Residual Sum of Squares）是模型的误差平方和。

3. 观察L-curve：找到拐点，通常是曲线上斜率急剧变化的地方，该处对应的λ值就是理想的选择。这需要一些经验判断，也可能需要结合交叉验证进行优化。