利用梯度法解lasso问题的python程序实现
时间: 2023-10-08 11:07:39 浏览: 285
一种求解Lasso问题的不精确邻近梯度算法.docx
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以下是利用梯度法解Lasso问题的Python程序实现:
```python
import numpy as np
def lasso_grad(X, y, alpha, max_iter, tol):
n, p = X.shape
w = np.zeros(p)
b = 0
it = 0
while it < max_iter:
# 计算梯度
grad_w = np.dot(X.T, np.dot(X, w) - y) / n + alpha * np.sign(w)
grad_b = np.mean(np.dot(X, w) - y)
# 更新参数
w -= lr * grad_w
b -= lr * grad_b
# 检查收敛性
if np.max(np.abs(grad_w)) < tol:
break
it += 1
return w, b
```
其中,X是输入的数据矩阵,y是对应的标签向量,alpha是L1正则化系数,max_iter是最大迭代次数,tol是收敛阈值。函数返回求解出的系数向量w和截距b。需要注意的是,这里使用了L1正则化来实现Lasso,因此在梯度计算时需要加上alpha * np.sign(w)这一项。
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