Python数据分析:Kaggle实战:岭回归与Lasso回归在共线性问题中的应用
153 浏览量
更新于2024-08-31
1
收藏 982KB PDF 举报
在Python数据分析的Kaggle共享单车项目实战中,一个重要的话题是理解正则化在模型优化中的应用,特别是L1和L2正则化的区别。正则化是一种防止过度拟合的有效手段,它通过在损失函数中添加一个额外的约束项,调整模型复杂度。
首先,L2正则化,也称岭回归,是一种基于最小二乘法的改进方法。其核心思想是在模型参数估计中引入惩罚,即对模型参数的平方和进行加权,用公式表示为\( \text{Loss}_{\text{ridge}} = \frac{1}{2m} \sum_{i=1}^{m}(y_i - \hat{y}_i)^2 + \lambda \sum_{j=1}^{n}\theta_j^2 \),其中\( \lambda \)是正则化参数,\( n \)是特征数量。这种惩罚使得模型倾向于选择较小的参数值,避免了自变量间的多重共线性问题,并能防止过拟合。由于L2范数的特性,岭回归的所有回归系数都不可能为零。
相比之下,L1正则化,也称为Lasso回归,其损失函数涉及每个参数的绝对值,即\( \text{Loss}_{\text{lasso}} = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}(y_i - \hat{y}_i)^2 + \lambda \sum_{j=1}^{n}|\theta_j| \)。L1正则化在二维空间中形成的是矩形区域,这可能导致某些回归系数变为零,实现了特征选择的功能。当特征之间高度相关时,Lasso会自动将一些不重要的特征的权重置零,从而实现模型的稀疏性。
岭回归和Lasso回归都属于正则化技术,它们都能减少模型的复杂性,提高模型的泛化能力。但Lasso的特性使其在某些场景下能够达到变量选择的效果,而岭回归则更适用于需要所有特征但又希望减小共线性影响的情况。在实际项目中,根据具体的数据特性、问题需求以及计算效率,会选择适合的正则化方法来优化模型。在Kaggle的共享单车项目中,理解这些概念并灵活运用,可以帮助我们构建出更为稳健和高效的预测模型。
2021-04-11 上传
2021-07-07 上传
2019-02-15 上传
2021-06-04 上传
2021-06-11 上传
2021-03-07 上传
weixin_38572115
- 粉丝: 6
- 资源: 946
最新资源
- 新代数控API接口实现CNC数据采集技术解析
- Java版Window任务管理器的设计与实现
- 响应式网页模板及前端源码合集:HTML、CSS、JS与H5
- 可爱贪吃蛇动画特效的Canvas实现教程
- 微信小程序婚礼邀请函教程
- SOCR UCLA WebGis修改:整合世界银行数据
- BUPT计网课程设计:实现具有中继转发功能的DNS服务器
- C# Winform记事本工具开发教程与功能介绍
- 移动端自适应H5网页模板与前端源码包
- Logadm日志管理工具:创建与删除日志条目的详细指南
- 双日记微信小程序开源项目-百度地图集成
- ThreeJS天空盒素材集锦 35+ 优质效果
- 百度地图Java源码深度解析:GoogleDapper中文翻译与应用
- Linux系统调查工具:BashScripts脚本集合
- Kubernetes v1.20 完整二进制安装指南与脚本
- 百度地图开发java源码-KSYMediaPlayerKit_Android库更新与使用说明