Lasso算法波士顿房价预测及scikit-learn模型对比

资源摘要信息:"本文档是一份机器学习实验报告，主要探讨了使用自编的Lasso算法来预测波士顿房价，并与scikit-learn库中的其他回归算法进行对比。实验报告详细描述了Lasso算法的实现过程、实验设计以及结果分析。此外，还提供了相关的代码文件和数据集文件，以便读者复现实验和进一步研究。" 知识点详细说明： 1. Lasso算法原理 Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种线性回归分析方法，它通过引入L1正则化项使得回归系数尽可能地小，甚至某些系数可以缩减至零，从而实现特征选择和模型的稀疏性。Lasso回归特别适合于处理数据中存在大量特征但只有部分特征真正对目标变量有影响的情况。 2. Lasso算法的求解方法 报告中提到使用了最小角度规划（LARS）和快速迭代收缩阈值（FISTA）等求解方法。最小角度规划（LARS）是Lasso回归的一种有效求解算法，特别适合于处理高维数据集。而FISTA则是对梯度下降法的改进，具有更快的收敛速度。 3. 波士顿房价数据集 波士顿房价数据集是一个常用的回归分析数据集，包含了波士顿地区506个居民住宅的13个属性信息，如每栋房屋平均房间数、犯罪率、教育水平等，以及对应的房价中位数。这些数据被广泛用于机器学习模型的训练和验证。 4. 实验设计与实现 实验将波士顿房价数据集分为两部分，前一半作为训练集，后一半作为测试集。采用自编的Lasso算法对训练集数据进行学习，并预测测试集数据的房价，最后使用均方根误差（RMSE）作为模型性能的评价指标。 5. scikit-learn库中的回归算法 scikit-learn是一个广泛使用的Python机器学习库，提供了多种回归算法的实现，包括但不限于线性回归、岭回归（Ridge Regression）、决策树回归等。在本报告中，至少使用了3种scikit-learn库中的回归算法来进行房价预测，并与自编Lasso算法的结果进行了对比，以评估不同算法的性能。 6. 结果对比与分析 通过对不同算法进行实验并对比其在RMSE指标上的表现，可以评估算法的准确性和泛化能力。本报告可能提供了不同回归模型的误差分析、性能排名以及优缺点的讨论。 7. 代码规范与文档 报告强调了代码规范的重要性，良好的代码风格有助于提高代码的可读性和可维护性。实验报告中可能包含了详细的代码注释和文档说明，以帮助读者理解和复现实验过程。 附录中的文件信息： - exp1.py：包含了实现自编Lasso算法以及scikit-learn回归算法预测波士顿房价的Python代码。 - 实验1.docx：是本次实验的文档，详细记录了实验过程、实验方法、实验结果分析等。 - housing.data：是波士顿房价数据集的原始数据文件，用于进行机器学习实验。