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当我的弹性网络回归模型有alpha =0 & l1_ratio =0时,为什么我得不到与线性回归相同的系数

当弹性网络回归模型的超参数alpha=0且l1_ratio=0时,弹性网络回归模型将退化为普通的线性回归模型。

弹性网络回归是一种结合L1正则化(Lasso回归)和L2正则化(岭回归)的线性回归方法。L1正则化倾向于产生稀疏解,即将某些系数变为0,从而实现特征选择;而L2正则化则倾向于产生平滑的解,即系数不会过于离散。弹性网络回归通过调节超参数alpha和l1_ratio来控制L1和L2正则化的权重。

当alpha=0且l1_ratio=0时,L1正则化的权重为0,即不进行L1正则化。这意味着弹性网络回归模型不会进行特征选择,所有的特征都会被保留,并且不会对系数进行稀疏化处理。因此,当alpha=0且l1_ratio=0时,弹性网络回归模型与普通的线性回归模型相同,得到的系数也会与线性回归相同。

在实际应用中,当我们希望保留所有特征并得到与线性回归相同的系数时,可以将alpha设置为0,l1_ratio设置为0,使用弹性网络回归模型进行建模。这样可以简化模型的复杂度,减少计算量,并且得到与线性回归相同的结果。

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