弹性网络正则化中L1 L2正则化参数选择 matlab举例

在matlab中，可以使用Lasso和Elastic Net工具箱进行弹性网络正则化。在这个工具箱中，可以通过设置L1正则化参数alpha和L2正则化参数lambda来实现对模型的正则化。

以下是一个示例代码，展示了如何使用Lasso和Elastic Net工具箱进行弹性网络正则化，并使用交叉验证来选择最佳的alpha和lambda参数。

% 加载数据
load fisheriris

% 将数据划分为训练集和测试集
cv = cvpartition(species, 'HoldOut', 0.3);
Xtrain = meas(training(cv),:);
Ytrain = species(training(cv));
Xtest = meas(test(cv),:);
Ytest = species(test(cv));

% 使用Lasso进行弹性网络正则化
[B, FitInfo] = lasso(Xtrain, Ytrain, 'CV', 10);
lassoPlot(B, FitInfo, 'PlotType', 'CV');

% 选择最佳的alpha参数
idxLambda1SE = FitInfo.Index1SE;
coef = B(:,idxLambda1SE);
lassoPlot(B, FitInfo, 'PlotType', 'Lambda', 'XScale', 'log');
lambda1SE = FitInfo.Lambda(idxLambda1SE);

% 使用Elastic Net进行弹性网络正则化
[B, FitInfo] = lasso(Xtrain, Ytrain, 'Alpha', 0.5, 'Lambda', lambda1SE, 'CV', 10);
lassoPlot(B, FitInfo, 'PlotType', 'CV');

% 选择最佳的L1和L2正则化参数
idxLambda1SE = FitInfo.Index1SE;
coef = B(:,idxLambda1SE);
lassoPlot(B, FitInfo, 'PlotType', 'Lambda', 'XScale', 'log');
lambda1SE = FitInfo.Lambda(idxLambda1SE);

在这个代码中，我们首先将数据划分为训练集和测试集。然后，我们使用Lasso工具箱进行弹性网络正则化，并使用交叉验证来选择最佳的alpha参数。接下来，我们使用Elastic Net工具箱进行弹性网络正则化，并使用交叉验证来选择最佳的L1和L2正则化参数。最后，我们可以使用lassoPlot函数来可视化交叉验证结果和正则化路径。