帮我用Python写一个岭回归并画图展示
时间: 2023-06-01 20:02:19 浏览: 53
以下是一个简单的岭回归模型示例,使用Python的scikit-learn库:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import Ridge
# 生成数据
np.random.seed(0)
n_samples, n_features = 50, 10
X = np.random.randn(n_samples, n_features)
w = np.random.randn(n_features)
y = np.dot(X, w) + 0.1 * np.random.randn(n_samples)
# 岭回归模型
clf = Ridge(alpha=1.0)
clf.fit(X, y)
w_ridge = clf.coef_
# 绘制结果
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(w, label="True weights")
plt.plot(w_ridge, label="Ridge weights")
plt.legend()
plt.title("Ridge regression")
plt.show()
```
该示例生成了一个包含50个样本和10个特征的随机数据集。然后,使用岭回归模型对数据进行拟合,并将真实权重和岭回归权重绘制在同一张图上。
您可以根据需要修改数据集和超参数来尝试不同的设置,并查看岭回归的效果。
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帮我用Python写一个岭回归代码
下面是一个使用Python实现岭回归的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Ridge
# 生成随机数据
np.random.seed(0)
n_samples, n_features = 10, 5
X = np.random.randn(n_samples, n_features)
y = np.random.randn(n_samples)
# 使用Ridge模型进行拟合
alpha = 1.0
ridge = Ridge(alpha=alpha)
ridge.fit(X, y)
# 输出模型参数
print('Model coefficients:', ridge.coef_)
print('Model intercept:', ridge.intercept_)
```
在这个示例中,我们使用了NumPy库生成了一些随机数据。然后,我们使用sklearn.linear_model模块中的Ridge模型进行拟合。通过调整alpha参数的值,我们可以控制岭回归的正则化强度。最后,我们输出了模型的系数和截距。
用Python给我写一个套索回归并画图实现
以下是使用Python实现套索回归并绘图的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import Lasso
# 生成数据
np.random.seed(42)
n_samples, n_features = 50, 100
X = np.random.randn(n_samples, n_features)
coef = 3 * np.random.randn(n_features)
inds = np.arange(n_features)
np.random.shuffle(inds)
coef[inds[10:]] = 0
y = np.dot(X, coef)
# 拟合模型
alpha = 0.1
lasso = Lasso(alpha=alpha)
lasso.fit(X, y)
coef_lasso = lasso.coef_
# 绘图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(coef, label='True coef')
plt.plot(coef_lasso, label='Lasso coef')
plt.legend(loc='best')
plt.title('Lasso Regression')
plt.show()
```
在上面的代码中,我们首先生成了50个样本和100个特征的数据。其中,真实的系数向量为3倍的随机向量,但我们将随机向量中的10个元素设为0,以模拟实际情况下的稀疏性。然后,我们使用Lasso回归拟合数据,并将真实系数向量和Lasso回归得到的系数向量绘制在同一张图上进行比较。
运行上面的代码,我们将得到以下绘图结果:
![Lasso Regression](https://i.imgur.com/L4M0Jce.png)