返回
入门指南：LASSO回归从零到一
人工智能
2023-11-07 20:01:14
LASSO回归，全称Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，又称L1正则化回归，它是一种广受欢迎的回归模型，以其强大的特征选择能力和抗过拟合性能而闻名。
什么是LASSO回归？
LASSO回归属于正则化线性回归模型的一种，通过添加额外的惩罚项来控制模型的复杂度，从而减少过拟合现象的发生。在LASSO回归中，惩罚项是绝对值函数的和。
LASSO回归的优点
- 特征选择： LASSO回归具有显著的特征选择能力，能够自动选择出对目标变量影响较大的特征，从而降低模型的复杂度和提高模型的可解释性。
- 抗过拟合： LASSO回归能够有效地抑制过拟合现象，使模型更加稳定和可靠。
- 鲁棒性强： LASSO回归对异常值和噪声数据具有较强的鲁棒性，能够在一定程度上减小异常值对模型的影响。
LASSO回归的适用场景
- 高维度数据集： LASSO回归特别适用于高维度数据集，因为高维度数据集往往存在着大量冗余和相关特征，LASSO回归能够自动选择出重要的特征，降低模型的复杂度和提高模型的可解释性。
- 存在过拟合风险的数据集： 当数据集存在过拟合的风险时，可以使用LASSO回归来降低模型的复杂度，从而减轻过拟合现象的影响。
- 特征解释性很重要的数据集： 当数据集中的特征具有较强的解释性时，可以使用LASSO回归来选择出最重要的特征，从而帮助我们更好地理解数据。
LASSO回归与岭回归的区别
LASSO回归和岭回归都是正则化线性回归模型，但它们在惩罚项和一些特性上存在着差异。
- 惩罚项： LASSO回归的惩罚项是绝对值函数的和，而岭回归的惩罚项是平方函数的和。
- 稀疏性： LASSO回归的惩罚项可以使模型中的某些系数完全为零，从而实现特征选择的目的，而岭回归的惩罚项无法使模型中的系数完全为零。
- 适用场景： LASSO回归更适合于特征数目大于样本数目或特征之间存在较强相关性的数据集，而岭回归更适合于特征数目小于样本数目或特征之间不存在较强相关性的数据集。
LASSO回归的应用示例
LASSO回归可以广泛应用于各种实际问题中，如：
- 医学诊断： 使用LASSO回归可以从大量的基因数据中选择出与疾病相关的基因，从而帮助医生诊断疾病。
- 金融预测： 使用LASSO回归可以从大量的经济数据中选择出影响股票价格的因素，从而帮助投资者预测股票价格。
- 推荐系统： 使用LASSO回归可以从大量的用户数据中选择出影响用户行为的因素，从而帮助推荐系统推荐用户可能感兴趣的商品或服务。
LASSO回归的代码实现
LASSO回归可以通过各种编程语言实现，以下是用Python实现的LASSO回归示例代码：
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import Lasso
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 特征选择
features = data.drop(['target'], axis=1)
# 标签
target = data['target']
# 创建LASSO回归模型
model = Lasso()
# 训练模型
model.fit(features, target)
# 打印模型中的系数
print(model.coef_)
# 打印模型中的截距
print(model.intercept_)
