如何用0开始正则化技术的编程之旅！

人工智能

2023-09-22 20:04:00

正则化：防止机器学习过拟合的利器

概述

机器学习模型在训练集上表现良好，但在未知数据上表现不佳的情况被称为过拟合。为了解决这一问题，正则化技术应运而生。正则化就像一个“紧箍咒”，限制模型过度拟合训练数据，从而提高其泛化能力。

什么是正则化？

正则化通过在损失函数中加入一个惩罚项来限制模型的权重。这就好比给模型戴上一个“紧箍咒”，限制它不能过度拟合训练数据。常见的三种正则化技术有岭回归、LASSO和弹性网络。

岭回归

岭回归通过在损失函数中加入权重平方和的惩罚项来限制模型的权重。这可以防止模型过拟合，但也会导致模型权重收缩，从而降低模型的准确性。

LASSO

LASSO通过在损失函数中加入权重绝对值的惩罚项来限制模型的权重。与岭回归不同，LASSO可以将模型的某些权重置为0，从而实现特征选择。

弹性网络

弹性网络是岭回归和LASSO的结合。它通过在损失函数中加入权重平方和和权重绝对值的惩罚项来限制模型的权重。弹性网络可以实现岭回归的正则化和LASSO的特征选择。

正则化在机器学习中的重要性

正则化技术在机器学习中至关重要，因为它可以有效地防止过拟合，提高模型的泛化能力。如果您想提高机器学习模型的性能，那么正则化技术是必不可少的。

正则化技术的编程实现

导入库

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge, Lasso, ElasticNet

加载数据

data = pd.read_csv('data.csv')

划分数据

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('target', axis=1), data['target'], test_size=0.2)

训练模型

# 岭回归
ridge = Ridge(alpha=1.0)
ridge.fit(X_train, y_train)

# LASSO
lasso = Lasso(alpha=1.0)
lasso.fit(X_train, y_train)

# 弹性网络
elastic_net = ElasticNet(alpha=1.0, l1_ratio=0.5)
elastic_net.fit(X_train, y_train)

预测测试集

# 岭回归
y_pred_ridge = ridge.predict(X_test)

# LASSO
y_pred_lasso = lasso.predict(X_test)

# 弹性网络
y_pred_elastic_net = elastic_net.predict(X_test)

比较损失函数

通过比较训练集和测试集上的损失函数，我们可以看出正则化技术可以有效地防止过拟合，提高模型的泛化能力。

# 岭回归
print('岭回归的训练集损失函数：', ridge.score(X_train, y_train))
print('岭回归的测试集损失函数：', ridge.score(X_test, y_test))

# LASSO
print('LASSO的训练集损失函数：', lasso.score(X_train, y_train))
print('LASSO的测试集损失函数：', lasso.score(X_test, y_test))

# 弹性网络
print('弹性网络的训练集损失函数：', elastic_net.score(X_train, y_train))
print('弹性网络的测试集损失函数：', elastic_net.score(X_test, y_test))