使用Python进行套索回归:简单问题
套索回归（Lasso Regression）是一种线性回归的变体，它通过对模型的系数进行约束，实现特征选择和模型简化。在套索回归中，目标是最小化损失函数，同时限制模型系数的绝对值之和不超过一个预先设定的值。这种约束使得某些特征的系数变为零，从而实现了特征选择的效果。
套索回归的优势在于可以处理高维数据集，并且能够自动选择对目标变量有较大影响的特征。相比于普通的线性回归，套索回归可以更好地应对多重共线性问题，避免过拟合。
套索回归在实际应用中具有广泛的场景，例如特征选择、信号处理、金融预测等。在云计算领域，套索回归可以用于数据分析、机器学习模型的训练和优化等任务。
腾讯云提供了一系列与套索回归相关的产品和服务，包括：
- 云服务器（Elastic Compute Cloud，ECS）：提供灵活可扩展的计算资源，用于进行套索回归模型的训练和推理。链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云数据库MySQL版（TencentDB for MySQL）：提供高性能、可扩展的关系型数据库服务，用于存储和管理套索回归所需的数据。链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
- 人工智能机器学习平台（AI Machine Learning Platform）：提供丰富的机器学习算法和工具，包括套索回归，用于构建和训练机器学习模型。链接：https://cloud.tencent.com/product/ti-ai
- 弹性文件存储（Elastic File System，EFS）：提供高性能、可扩展的文件存储服务，用于存储套索回归模型和相关数据。链接：https://cloud.tencent.com/product/efs
请注意，以上仅是腾讯云提供的一些相关产品和服务，其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务。
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1回答
5, 6], 'X2':[1, 1, 2, 1, 1, 1], Lasso(alpha = 0.0001).fit(df, df['Y1
浏览 27提问于2019-01-24得票数 2
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群套索与特征选择
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因为我把分类变量转换成虚拟变量，所以我知道我不能使用简单的lasso，因为它会删除部分虚拟变量。
我正在寻找一个包来实现具有二进制目标的python上的群lasso，但是我找不到任何。我还发现了群套索，它做稀疏群套索，并支持逻辑回归。据我所知，稀疏套索是组合套索和套索的组合。我尝试将它与参数值一起使用到group_reg=0，或者l1_reg=0跳转，即它只用于群套索，但在这两种情况下，它都会不断地
浏览 0提问于2022-08-17得票数 1
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套索特征选择结果和最佳特征的选择
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现在我将套索应用于特征选择，并且特征回归系数的结果混合在(负/正/零)值之间。 我知道“任何具有非零回归系数的特征都是由套索算法选择的”。这是否意味着我可以使用所有正值和负值，并仅针对“值”对其进行排序，而忽略其正值或负值？ (只关心其大小，而不管其方向)！ 请回答我，如果你可以为我推荐任何有关这方面的简单文件，附加它或设置它的名称…
浏览 18提问于2021-05-04得票数 0
1回答
我正在尝试使用glmnet库对具有300个自变量和11个响应变量的数据集执行多变量套索回归。我想对一些输入变量进行分组，然后应用多变量分组套索回归，以便套索模型根据它们的重要性选择或丢弃所有分组变量。我确实研究了grplasso包，但它不支持多元回归。
浏览 2提问于2020-07-03得票数 1
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从特征集中选择集成特征
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我有一个关于集合特征选择的问题。
我的数据集由1,000个样本和大约30000个特征组成，它们被分类为标签A或标签B。我想做的是挑选一些可以有效地对标签进行分类的特征。我使用了三种方法，单变量方法(皮尔逊系数)，套索回归和SVM-RFE(递归特征消除)，所以我从它们中得到了三个特征集。我使用python scikit-learn进行特性选择。我能想到的是集合的并集，并再次使用套索回归或SVM-RFE
浏览 2提问于2015-12-11得票数 3
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我已经应用了套索和岭回归，找到了最优的λ，并重新构建了模型。但我不明白在那之后我该做什么。“。对于糖尿病数据集(上传到Moodle)，我们希望使用10个特征(X变量)来预测prog (Y)，这是基线后一年疾病进展的定量评估。变量prog是数据中的最后一列。在拟合岭回归和套索之前，不要忘记标准化所有的X变量，使它们在相同的尺度上。使用岭回归和套索预测程序。在两个回归中，使用交叉验证选择最优的
浏览 2提问于2021-11-26得票数 0
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弹性网是如何使用的？
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这是一个关于回归正则化的初学者问题。大多数关于弹性网和拉索回归的在线信息都是从维基百科或Zou和Hastie (通过弹性网络进行正则化和变量选择)的原始论文中复制出来的。如何在滑雪板上使用</
浏览 2提问于2012-09-05得票数 28
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2回答
我有兴趣使用群体套索来解决我遇到的问题。是指向该算法的链接。我知道R有一个巧妙的实现，但我很好奇python是否也有类似的实现。
浏览 0提问于2017-04-02得票数 7
1回答
是否有一些python包可以帮助进行统计线性回归？例如，我希望这类程序能够自动执行不同类型的统计测试(t检验、F检验等)。然后自动删除冗余变量等，校正异方差等。还是套索是最好的？
浏览 2提问于2018-06-25得票数 0
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我必须在VectorAutoregressive模型中拟合40个时间序列，大量的变量建议使用选择方法。我很喜欢使用套索方法，但我使用的是statsmodel进行拟合，而使用该库实现套索的唯一方法是线性回归模型。有人能帮上忙吗？
浏览 20提问于2020-05-14得票数 0
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Lasso regression solution in R 上面的链接包含在R中解决套索回归的代码。我正在尝试在python中解决它。有没有人能帮我解决这个问题？
浏览 35提问于2021-11-05得票数 0
1回答
我正在使用"“数据集，比较线性回归、岭和套索的系数。这只发生在线性回归模型中的几个系数上，脊线和套索的系数不受影响。
浏览 0提问于2020-09-23得票数 1
一个一个地检查您的特性(假设您有一个可管理的数量)并查看它们与您的目标变量之间的关系，如果它们具有非线性关系，那么使用它们对每种情况的适当函数来将它们转换成线性关系，这是一种好方法吗？在我看来，如果你这样做，你肯定会有一个更好的线性模型，而且你也能够对每个特征进行假设检验，以了解它们之间的相关性，让你也有机会进行一些特征选择。
浏览 0提问于2019-08-03得票数 1
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我想在python中使用套索执行多重线性回归。我不确定输入观测矩阵X是否可以包含分类变量。我从这里阅读了说明：
但它很简单，并且没有指明允许的类型。
浏览 0提问于2019-11-16得票数 2
我从数据集中获得的信息如下：我一直在使用在线资源，但只能为小得多的数据集找到logistic回归和NN教程，相比之下，这似乎要简单得多。到目前为止，我已经对垃圾邮件和非垃圾邮件进行了总计分析，但我在创建模型本身时遇到了困难。
是否有人对如何使用大得多的数据集进行管理有任何来源或见解？为这个简单的问题道歉(如果是这样的话)，我很感激你的任
浏览 3提问于2022-05-23得票数 -1
2回答
如果您能让我知道在使用Lasso logistic回归(L1)进行特征选择之前是否应该省略高度相关的特性，我将非常感激。真的，我在Raschka先生的书“(Python机器学习”中读到
正则化是处理共线性(特征间高度相关)的一种非常有用的方法。
浏览 0提问于2018-08-20得票数 1
我正在使用scikit-learn包中的套索来优化一个惩罚线性回归问题的参数。我不仅对参数的最佳选择感兴趣，而且还对数据相对于优化参数的可能性感兴趣。有没有一种简单的方法可以在拟合后获得全部概率？
浏览 4提问于2014-04-19得票数 0
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线性回归的自定义成本函数注入
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我想运行一个拉索或脊回归，但其中L1或L2约束的系数是在一些系数，而不是所有。我想避免重写整个算法。在python中有允许这样做的模块吗？到目前为止，我对scipy和sckit-learn进行了调查，但没有发现。
浏览 4提问于2016-03-10得票数 0
3回答
我试图理解一句话：“在存在相关变量的情况下，岭回归可能是首选。”假设我们有变量a1，a2，b1，c2，并且2个a‘s是相关的。如果我们使用套索，它可以消除a’s中的一个。套索和岭都会收缩。(也许想得太简单了)
浏览 1提问于2017-03-20得票数 2
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