lasso lambda选值图
时间: 2023-07-01 11:04:43 浏览: 35
在使用Lasso回归时,可以使用交叉验证来选择最佳的正则化参数lambda。一种方法是绘制lambda值的路径图,该图显示了每个lambda值的系数缩减程度。以下是如何绘制lambda值的路径图:
1. 导入必要的库和数据
``` python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LassoCV
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('y', axis=1)
y = data['y']
```
2. 拟合Lasso模型并计算系数缩减程度
``` python
# 创建LassoCV对象
lasso = LassoCV(normalize=True, cv=10)
# 拟合Lasso模型
lasso.fit(X, y)
# 计算系数缩减程度
alphas = lasso.alphas_
coefs = lasso.coef_path_
neg_log_alphas = -np.log10(alphas)
# 绘制lambda值的路径图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(neg_log_alphas, coefs.T)
plt.xlabel('-log10(alpha)')
plt.ylabel('coefficients')
plt.title('Lasso Path')
plt.axis('tight')
plt.show()
```
在这个图中,x轴是-log10(alpha),y轴是系数。每条线表示一个特征的系数随lambda值的变化情况。lambda值越小,系数越倾向于缩减为0。因此,在图中找到最小的alpha值,它对应的是系数缩减程度最强的lambda值。