lasso(alpha=1.0, fit_intercept=true, normalize=false, precompute=false, copy_x=true, max_iter=1000, tol=1e-4, warm_start=false, positive=false, random_state=none, selection=』cyclic』)
在sklearn.linear_model.coordinate_descent中出現，lasso類，繼承自elasticnet。使用l1作為正則化器訓練的線性模型（即套索）。
lasso的最優目標函式是： 12
⋅n_s
ampl
es||
y−xw
||22
+α||
w||1
1 2⋅
n_sa
mple
s||y
−xw|
|22+
α||w
||
1從技術上講，lasso模型優化了與l1
_rat
io=1.0
l 1_
rati
o=
1.0（沒有l2懲罰）的彈性網相同的目標函式。
在使用者指導手冊中查閱更多。
from sklearn import linear_model
clf = linear_model.lasso(alpha=0.1)
clf.fit([[0,0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2])
print(clf.coef_)
# [ 0.85
0. ]
print(clf.intercept_)
# 0.15
sklearn.decomposition.sparse_encode
用於擬合模型的演算法是座標下降法。
為了避免不必要的記憶體複製，應該將fit方法的x引數直接作為乙個fortran連續numpy陣列傳遞。
使用sklearn實現LASSO回歸
lasso回歸就是在正常的線性回歸的基礎上增加乙個l1正則化項。為啥我每次lasso都不如直接線性回歸好用？from sklearn.linear model import lassoalpha l1正則化項的比例 fit intercept 預設true，是否設定偏置 normalize 預設fa...
sklearn 中的 Pipeline 機制
管道機制在機器學習 演算法中得以應用的根源在於，引數集在新資料集 比如測試集 上的重複使用。管道機制實現了對全部步驟的流式化封裝和管理 streaming workflows with pipelines 注意 管道機制更像是程式設計技巧的創新，而非演算法的創新。接下來我們以乙個具體的例子來演示sk...
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