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岭/套索回归中的cross_val_score

岭回归(Ridge Regression)和套索回归(Lasso Regression)是常用的线性回归的改进方法,用于解决多重共线性问题和特征选择问题。

  1. 岭回归(Ridge Regression):
    • 概念:岭回归是一种带有L2正则化项的线性回归方法,通过引入正则化项来限制模型的复杂度,从而减小过拟合的风险。
    • 分类:岭回归属于正则化线性回归方法。
    • 优势:岭回归可以有效地处理多重共线性问题,提高模型的稳定性和泛化能力。
    • 应用场景:岭回归适用于特征较多、存在多重共线性的数据集,可以用于预测、分类等任务。
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  • 套索回归(Lasso Regression):
    • 概念:套索回归是一种带有L1正则化项的线性回归方法,通过引入正则化项来实现特征选择,将某些特征的系数缩减为零,从而达到特征选择的目的。
    • 分类:套索回归属于正则化线性回归方法。
    • 优势:套索回归可以进行特征选择,减少模型的复杂度和特征维度,提高模型的解释性和泛化能力。
    • 应用场景:套索回归适用于具有大量特征且需要进行特征选择的数据集,可以用于预测、分类等任务。
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cross_val_score是一种交叉验证评估方法,用于评估模型的性能和泛化能力。它将数据集划分为训练集和验证集,多次进行训练和验证,并返回每次验证的评估结果。

综上所述,岭回归和套索回归是用于改进线性回归的方法,岭回归适用于处理多重共线性问题,套索回归适用于特征选择。cross_val_score是一种用于评估模型性能的交叉验证方法。

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