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。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 弹性网络：https://cloud.tencent.com/product/vpc
- 人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 云原生：https://cloud.tencent.com/solution/cloud-native
- 数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 服务器运维：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 网络通信：https://cloud.tencent.com/product/vpc
- 网络安全：https://cloud.tencent.com/product/ddos
- 音视频：https://cloud.tencent.com/product/vod
- 多媒体处理：https://cloud.tencent.com/product/mps
- 物联网：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
- 移动开发：https://cloud.tencent.com/product/mobdev
- 存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 区块链：https://cloud.tencent.com/product/baas
- 元宇宙：https://cloud.tencent.com/solution/metaverse
相关·内容
我使用GridSearchCv (python学习包)进行参数选择，其中模型是具有Logistic损失的弹性网(即具有L1和L2范数正则化惩罚的logistic回归)。我正在使用SGDClassifier来实现这个模型。有两个参数我感兴趣地寻找最优值：alpha (正则化项乘的常数)和l1_ratio (弹性网络混合参数)。我的数据集有大约30万行。我将模型初始化如下：
sgd_ela = SGDClassifier(alpha=0.00001, fit_intercept=True, l1_ratio=0.1,loss='log', penalty='elasticn
浏览 1提问于2016-12-19得票数 1
1回答
回归模型中的变量选择
、、、、
我建立了价格预测数据模型，使用多元线性回归，岭，拉索和弹性网络回归，最初我有215个变量。在创建模型之后，我运行了python代码来检查最终模型中使用了多少变量，这是python代码，用于检测岭回归中变量的数量，
print("Ridge Regression Selected " + str(sum(coef_ridge != 0)) + " Variables and Neglected " + str(sum(coef_ridge == 0)) + " Variables")
这是我拿出来的
岭回归选择209个变量和忽略6个变量
以上代码
浏览 0提问于2020-01-25得票数 0
1回答
我想使用scikit的包弹性网与一个日志回归。这就是我目前正在做的事情：
from sklearn.linear_model import ElasticNet
enet = ElasticNet(alpha=alpha, l1_ratio=0.7)
y_enet = enet.fit(X_train, y_train)
是否有可能将模型更改为日志回归？
浏览 0提问于2018-04-13得票数 0
回答已采纳
1回答
我有两个特性，比如F1和F2，它们之间的相关性约为0.9。
当我构建我的模型时，我首先考虑了所有要进入回归模型的特性。一旦我有了我的模型，我就在我的模型上运行Lasso回归，希望这将解决这些特性之间的任何问题。然而，拉索回归保持了F1和F2在我的模型。
两个问题：
( i)如果F1和F2高度相关，但Lasso回归仍然保持着两者的相关性，这意味着什么？这是否意味着正规化在某些情况下不起作用？
如何调整我的模型或拉索回归模型，以踢出我的模型中的F1或F2？(我正在使用，并设置了惩罚= 'l1‘或’elasticnet‘，尝试了很大或非常小的C值，尝试了’lib线性‘或'saga’求
浏览 0提问于2020-02-08得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个玩具数据集，包括一个自变量x和一个因变量y=x。线性回归可以找到正确的截距，0和系数1，但弹性网络总是给出一个非零的截距，通常是系数0。我知道它是正则的，所以它需要更小的系数。但这是一个预期的结果吗？下面是Python/Scikit的代码-学习。
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import ElasticNet, LinearRegression
X = np.zeros((10, 1))
X[:, 0] = np.random.random(10)
y = X[:, 0]
lr
浏览 3提问于2014-03-30得票数 0
回答已采纳
1回答
数据集的机器学习分析
、、、、
我有一个数据集，其中包括房屋，不同的特点，和它的价格。我试图对这个数据集做一个高级分析，我已经使用不同的回归技术，如岭回归、拉索回归和弹性网络回归，做了房价预测分析。
此外，我想做机器学习分析与数据集。对于上述数据集，我能做什么样的预测？有人有什么想法请告诉我吗？？
浏览 0提问于2020-01-24得票数 -1
1回答
因此，弹性网络应该是岭回归(L2正则化)和lasso (L1正则化)的混合体。然而，似乎即使l1_ratio为0，我也不会得到与ridge相同的结果。我知道岭使用梯度下降，弹性网使用坐标下降，但最优应该是相同的，不是吗？此外，我发现elasticnet经常在没有明显原因的情况下抛出ConvergenceWarnings，而lasso和ridge则不会。
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.utils import shuffle
from sklearn.linear_model import ElasticNet, Ri
浏览 25提问于2017-11-18得票数 2
回答已采纳
在sklearn中，当使用SGDCLassifier进行弹性网络逻辑回归时，predict_proba函数返回与predict函数相同的内容。
也就是下面的代码(分别使用X和y，谓词和二进制标签)返回True
EN = sklearn.linear_model.SGDClassifier(loss='log', penalty='elasticnet',
alpha=0.0001, l1_ratio=0.15)
EN.fit(X[train], y[train])
numpy.all
浏览 0提问于2017-07-27得票数 0
3回答
弹性网是如何使用的？
、、、、
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。
资源为简单理论？是否有一个简单易懂的解释，它做什么，什么时候，为什么需要回归，以及如何使用它--对于那些没有统计学倾向的人？我知道，如果你能理解的话，原来的论文是理想的来源，但是是否有更简单的地方--问题和解决方案？
如何在滑雪板上使用？是否有一个逐步的例子来说明为什么选择弹性网(越过山脊，套索，或者只是简单的最小二乘法)以及如何计算参数？许多只是将alpha和rho参数直接包含到的预测模型中。
from sklearn.l
浏览 2提问于2012-09-05得票数 28
回答已采纳
8回答
我对机器学习和神经网络很陌生。我知道如何建立一个非线性分类模型，但我目前的问题有一个连续的输出。我一直在寻找关于神经网络回归的信息，但我所遇到的只是关于线性回归的信息--没有关于非线性情况的信息。这很奇怪，因为为什么会有人用神经网络来解决简单的线性回归呢？这不就像用核弹杀死苍蝇吗？
所以我的问题是:是什么使神经网络非线性？(隐藏层？非线性激活函数？)或者我对“线性”这个词有一个完全错误的理解--线性回归神经网络能够准确地建模出比y=aX+b更复杂的数据集吗？“线性”一词是否与“逻辑”相反？
(我计划使用TensorFlow，但TensorFlow线性模型教程以二进制分类问题为例，因此这对我也没
浏览 12提问于2016-12-20得票数 37
回答已采纳
我有一个回归模型，它最适合使用弹性网络来求解。它有非常多的预测因子，我只需要选择其中的子集。此外，预测因素之间可能存在相关性，因此弹性网络是最佳选择)
我的问题是:如果我知道输出中必须存在特定的预测器子集(它们不应该受到惩罚)，那么如何将这些信息添加到弹性网络中？或者甚至回归模型，如果弹性网络在这种情况下是合适的。
我需要关于论文的意见，提出这样的解决方案，如果可能的话。
我在Python中使用Scikit-learn，但我更关心的是算法，而不仅仅是如何做到这一点。
浏览 0提问于2015-07-23得票数 0
1回答
我正在运行一个弹性网络模型使用滑雪板。我的数据集有70k的观测和20个特性。我想测试不同的参数并使用以下代码：
alpha_plot, l1_ratio_plot = np.linspace(min_xlim, max_xlim, 50), np.linspace(0, 1, 10)
alpha_grid, l1_ratio_grid = np.meshgrid(alpha_plot, l1_ratio_plot)
l1_ratio_alpha_grid = np.array([l1_ratio_grid.ravel(), alpha_grid.ravel()]).T
model_coeff
浏览 0提问于2022-09-20得票数 1
回答已采纳
1回答
我试图使用cross_val_score()函数和嵌套的交叉验证在python中实现一个简单的弹性网络回归，但它不让我传递参数。它一直在为我的l1_ratio声明一个无效参数的ValueError，我不明白为什么它在0和1之间。 ValueError: Invalid parameter l1_ratio for estimator Pipeline(steps=[('preprocessor',
ColumnTransformer(remainder='passthrough',
浏览 5提问于2020-11-03得票数 0
回答已采纳
1回答
我想要这些情节：
我已经训练过了。这个例子确实
from sklearn.linear_model import lasso_path, enet_path
from sklearn import datasets
diabetes = datasets.load_diabetes()
X = diabetes.data
print("Computing regularization path using the elastic net...")
alphas_enet, coefs_enet, _ = enet_path(
X, y, eps=eps, l1_rat
浏览 0提问于2017-10-20得票数 0
回答已采纳
3回答
我试图找到一种方法来拟合线性回归模型的正系数。
我找到的唯一方法是，它有一个positive=True参数，但不建议与alpha=0一起使用(意味着在权重上没有其他约束)。
你知道另一种模式/方法/方法吗？
浏览 5提问于2016-03-14得票数 11
我正在使用绝地求生的数据，并为同样的开发一个线性回归模型！现在我的原始数据集中有三个特征:骑行距离、游泳距离、步行距离。我结合了这三个新的功能:距离覆盖，这是上述三个特征之和。当我把它放在线性回归模型中时，当我使用这三个特征和第四个特征时，我得到的分数比只用这三个特征或者仅仅使用第四个特征要好。我已经读过，在开发模型时，特性之间的相关性不应该存在。但是，当所有具有相关性的特征(其中4个)被用来建立模型时，模型有一个较好的平方(R-平方)。为什么会发生这种事？
浏览 0提问于2019-01-27得票数 1
Zou和Hastie 定义了具有两个正则化参数λ1和λ2的弹性网，并给出了用弹性网罚项a定义约束α为α=λ2 /λ1 +λ2的另一种形式.
我的问题是在科学知识学习弹性网模块中，α和l1_ratio参数与论文中的参数之间的关系是什么？
据我所知，sklearn中的l1_ratio等于λ2 /λ1 +λ2，而λ中的alpha等于λ1 +λ2，这是正确的吗？
浏览 3提问于2014-03-19得票数 4
回答已采纳
我正试着用saga求解器运行弹性网络。然而，我对'C‘参数的作用感到困惑。据我所知，L1_ratio是套索和脊线惩罚的凸和- L1和L2规范-应该用于弹性网络正则化。当我为'L1_ratio‘设置一个数字时，我应该将'C’设置为0吗？
浏览 31提问于2019-11-01得票数 0
回答已采纳
2回答
岭回归与Lasso回归
、、、
拉索回归还是弹性网络回归总是好于岭回归？
我对一些数据集进行了这些回归，结果总是一致的，即均方误差在拉索回归中最小。这只是巧合，还是无论如何都是如此？
浏览 3提问于2019-05-25得票数 1
回答已采纳
2回答
我建立了一个预测模型，使用的弹性网络回归模型与学习。模型R2 = 0.015。我知道SHAP方法可以提供这些特性的重要性。然而，如何计算每个特征的重要性呢？(获取哪些特性具有重要意义或哪些特性成功地预测了response.This方式，我可以在本文中讲述我的故事，并详细讨论这些特性。)
据我所知，R包"eNetXplorer“可以通过置换测试来做到这一点，但是我已经通过Scikit-learn.Is识别了一个有用的弹性网络模型，在python环境中有类似的包吗？
任何帮助都是非常感谢的！
浏览 0提问于2022-10-08得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在使用"“数据集，比较线性回归、岭和套索的系数。
我首先进行训练/测试拆分，然后标准化数据，然后训练三个模型并比较系数。对于大多数训练/测试拆分随机种子，三个模型的系数在相同的尺度上，我可以比较它们。但是对于一些随机的种子，一些线性回归的系数“爆炸”，从大约10^4-10^5的值跳到大约10^18。
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。
我不确定为什么会发生这种情况，有什么建议或建议吗？
浏览 0提问于2020-09-23得票数 1
1回答
当数据集具有许多相关特征时，我在评论中看到了一条关于决策树S的建议，而不是像神经网络这样的线性模型。因为为了避免多重共线性。一个类似的问题已经提出，但没有得到真正的回答。https://stats.stackexchange.com/questions/137573/do-classification-trees-need-to-consider-the-correlation-between-attributes
或者在这里在监督学习中，为什么有相关的特征是不好的？
https://www.quora.com/Is-multicollinearity-a-problem-in-decisio
浏览 0提问于2020-07-13得票数 1
回答已采纳
问:为什么我的预测值(连续)与我的logit值(当检验logistic回归模型假设时)完全相关？
代码：
# linearity in the logit for continuous var: check the linear relationship bw continuous predictor var and the logit of the outcome: inspect scatter plot bw each predictor and logit value
# Select only continuous predictors
glm_h2_a1 <- df_mast
浏览 0提问于2023-03-16得票数 1
1回答
我想要发现变量在数据中的重要性，通过sklearn的Elactic。但我不明白系数的确切含义。在训练时，我使用alpha: 0.01585598，l1_ratio: 1.000。
下面的图表是从我的数据中绘制的系数图。我的目标是通过各种变量来预测“时间花费”。请理解，由于个人信息，列名上标有A、B、C和D。
📷
在图中，对于大于150的系数，变量"A“意味着什么？我需要明白使用变量"A“在预测”花费时间“时需要超过150秒吗？或者这仅仅意味着变量"A“与"y”的值有很高的正相关？我通过学习绘制了一个系数图，但我问了一个问题，以准确地理解意义。
谢谢你读了这么
浏览 0提问于2021-07-27得票数 2
这两个主要问题是：
对网络分区没有弹性
不适应网络故障
本文解释了为什么可以将其用作锁定服务：
本文将更深入地解释为什么由于上面列出的问题而不能将其用作：
因此，综上所述，如果rabbitmq不能用作锁定服务，那么什么可以呢？
浏览 1提问于2017-04-26得票数 4
回答已采纳
假设你有6个变量。
使用前5个变量的随机森林回归的R^2为0.1.另一种只使用第六个变量的回归得到了0.3的R^2。前5个变量均与变量6无关(绝对值<0.1相关)。
为什么所有6个变量的回归R^2为0.31或0.29，即在第6个变量中添加前5个变量只会显著提高绩效0.01，甚至降低绩效？
请注意，所有模型都是通过随机搜索、交叉验证调优深度、特性数量、分割和树数进行调优的。
浏览 0提问于2018-12-19得票数 1
1回答
我为机器学习创建了我的样本数据，只是为了检查分类和回归模型是如何工作的。
我的示例数据有50行，列为Memory、CPU、Responsetime。我使用公式Responsetime生成了Memory*2 + CPU*0.7。
现在，当我利用这些数据用不同的算法(如DecisionTree、RandomForest、SVM、NaiveBayes、SGD、LogisticRegression )生成分类模型时，我从模型中得到kappa和相关系数(model.coef_)，并在决策树、随机森林的情况下获得特征重要性。
Memory和CPU返回的系数值与我用来生成这些响应时间值的公式不太接近。在这种
浏览 3提问于2017-05-16得票数 0
2回答
我要参加安德鲁·吴的课程--机器学习。他提到，与训练神经网络相比，训练具有多项式特征的logistic回归模型对于某些任务来说是非常昂贵的。那是为什么呢？我的意思是，当我们谈论神经网络时，我们通常看到的是一个参数非常多的模型，那么，为什么逻辑回归在计算上会更昂贵呢？
PS:下面是一些上下文(在关于神经网络的练习开始时)：
在本练习的前一部分中，您实现了多类逻辑回归来识别手写数字。然而，logistic回归不能形成更复杂的假设，因为它只是一个线性分类器(可以在logistic回归中添加更多的特征，例如多项式特征，但这可能会非常昂贵)。
浏览 0提问于2019-08-22得票数 0
回答已采纳
2回答
岭回归规范化
、、、、
我建立了一个简单的线性模型，其中X(维数D)变量来自具有0协方差的多重正态变量。只有前10个变量的真系数为1，其余变量的系数为0。因此，理论上，岭回归结果应该是真系数除以(1+C)，其中C是惩罚常数。
import numpy as np
from sklearn import linear_model
def generate_data(n):
d = 100
w = np.zeros(d)
for i in range(0,10):
w[i] = 1.0
trainx = np.random.normal(size=(n,d))
e
浏览 1提问于2018-06-07得票数 0
回答已采纳
回归的问题是最小化平方误差之和，即\sum\limits_{i=1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2 = 0。但是，只有在线性回归中，才能使用表达式\hat{y}_i = \beta_0 + \beta_1.x_i，然后将平方误差之和降到最小。\beta_0和\beta_1可以获得以下约束：
\begin{align*} \sum\limits_{i=1}^n x_i(y_i - \hat{y}_i) &= 0 \\ \sum\limits_{i=1}^n \hat{y}_i(y_i - \hat{y}_i) &= 0 \end{align*}
然后利用这些约束条
浏览 0提问于2021-05-21得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在使用正则化回归来选择几种最能区分健康状况的蛋白质(二元:要么有病，要么没有病)。使用它的目的是降低维度(变量选择)，以便我们可以拥有更小的蛋白质集，最好地区分两个组。 调优参数选择得当(我相信...)在R中使用cv.glmnet函数(具体地说，根据预测率选择α，我使用λ1se。因为选择的alpha是0.5，所以我实际上使用的是弹性网络回归。) 结果，有16种蛋白质(在近500种蛋白质中)具有非零系数，我假设这些蛋白质是最好地“区分”两种情况的蛋白质:要么有病，要么没有病。为了可视化，我使用这些选定的蛋白质制作了框图。 然而，我注意到有一种蛋白质(图中底部的TRAP1)在两组之间没有显示
浏览 19提问于2020-12-02得票数 0
回答已采纳
1回答
有可能理解为什么Lasso模型消除了特定系数吗？在建模过程中，数据中的许多高度相关的特征正被拉索回归所消除。是否有可能从模型中确切地删除这些特性？(是否存在其他特征/多重共线性等)？我想解释一下套索模型的行为。你的帮助是非常感谢的。
浏览 0提问于2022-02-16得票数 1
1回答
弹性净回归的惩罚条件如下：
\lambda_1 \|\theta\|_1 + \lambda_2\|\theta\|_2^2
如果滑块从右向左移动，如何计算lambda的值？
我已经阅读了大多数资料，在互联网上的弹性网络回归。在这里，他们定义了\alpha=\lambda_2/(\lambda_1 + \lambda_2)。如果给出\lambda_2 和\alpha的值，则计算\lambda_1。在橙色提供滑块。
浏览 0提问于2018-08-17得票数 1
1回答
求多元非线性回归模型的方程？
、、、、
关于非线性和多变量回归，我使用的是R或Matlab。在有一个只有两个变量的回归的情况下，我简单地画出了关于X的图Y，并寻找模型的方程，它最符合点云的分布。
但是，在Y与多个独立变量(在我的例子中是12个变量X_1, X_2,...,X_{12})相连的情况下。我怎样才能定义回归模型的方程？
浏览 0提问于2018-08-01得票数 1
1回答
我发现，在scikit-learn中，无论是线性学习、套索学习还是岭学习都不使用学习率(我们称之为alpha)或迭代次数。
我想知道他们是如何在没有学习率的情况下实现线性回归的，考虑到它是梯度下降的核心？
浏览 3提问于2020-05-15得票数 0
2回答
我使用sklearn.linear_model.Ridge来使用岭回归来提取多项式的系数。然而，有些系数的物理约束要求它们是负的。有没有办法对这些参数施加约束？我没有在文件里发现一个..。
作为一种解决办法，我尝试使用不同的复杂性参数(参见下面的玩具代码)进行多次拟合，并选择具有满足物理约束的系数的参数，但这太不可靠了，无法在生产中使用。
# Preliminaries
from sklearn.linear_model import Ridge
n_alphas = 2000
alphas = np.logspace(-15,3,n_alphas)
# Perform fit
fits =
浏览 0提问于2021-08-27得票数 3
我正在使用sklearn的DictVectorizer来构造一个大型的稀疏特征矩阵，该矩阵被输入到ElasticNet模型中。当预测器(特征矩阵中的列)居中和缩放时，弹性网络(和类似的线性模型)工作得最好。的目的是构建一个在回归器之前使用StandardScaler的Pipeline，但是这并不适用于稀疏特性，如中所述。
我想在normalize=True中使用ElasticNet标记，它似乎支持稀疏数据，但是还不清楚在对测试数据的预测过程中是否也应用了规范化。有没有人知道normalize=True是否也申请了预测？如果没有，在处理稀疏特性时，是否有方法在培训和测试集上使用相同的标准化？
浏览 2提问于2015-03-23得票数 1
回答已采纳
1回答
用感知器进行线性回归
、、、
我想知道线性回归和感知器之间的联系！使用感知器作为二进制分类器，即对二进制标签(0或1 )进行分类。
我的问题是，如何用感知器进行线性回归，其中的联系是什么？
我认为，这一点是隐藏在激活功能，我们正在应用于感知器！
如果您能帮助我了解初学者对神经网络的看法，我将不胜感激。
浏览 0提问于2020-10-21得票数 1
回答已采纳
有什么方法可以直观地判断特定特征的套索惩罚是小的还是大的？考虑以下情况：
假设我们在100个功能[X_1, X_2, X_3, ..., X_{100}] 的数据集上使用Lasso回归。现在，如果我们取一个特征，并将其值放大10倍，例如X_1 = X_1 * 10，然后在新的数据集上拟合lasso回归，以下哪一个可能是正确的？
X1可能会被排除在拟合模型之外。
X1可能会包括在拟合模型中。
有人告诉我2是真的。不知怎么的，对X_1的操作会减少对X_1的套索惩罚，因此很有可能保留这一特性。
我不明白为什么。有谁能说出这句话的开头是否不正确，或者其中是否有一些事实？
浏览 0提问于2018-12-12得票数 0
回答已采纳
我一直在测试样本核支持向量机的回归问题，我想知道如何获得模型的方程。
例如，如果机器是使用多项式核(次数= 1)创建的，那么如何获得此模型的线方程(mx + b)。在SupportVectorMachine类中有什么方法可以得到模型方程吗？或者，是否有任何方法可以从机器创建后获得的变量计算方程的参数。
提前谢谢。
浏览 0提问于2017-01-19得票数 1
1回答
我试图执行线性回归，我想要分析可用的功能之前。任务是预测一所房子的价值。其中一些可能会对标签产生很大的影响，另一些则无关紧要.这是我的代码，它执行分析和实际回归：
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split( X, Y, test_size=0.2, random_state=1)
featureScores = SelectKBest(f_regression, k=10).fit(X_train, Y_train).scores_
model = LinearRegression()
reg = model.fit(X_train
浏览 0提问于2022-03-09得票数 0
3回答
线性回归模型
、、
我是机器学习的新手，我想学的第一个概念是线性回归。我读过，要应用线性回归，我需要使用线性模型。从这个假设出发，我知道这是一个简单的线性回归模型：
y = w0 + w1x
线性回归的定义是，因变量y应该是参数w的线性组合(但对于自变量x则不一定相同)。
所以我们可以说，这也是一个线性回归模型：
y = w0 + w1x1 + w2(x2)^2
在这种情况下，我应该说这是一个线性回归模型，因为对于定义来说，w0、w1和w2在表达式中仍然是线性的。即使存在自变量x2的二次项。
现在，我有个问题。如下所示的模型：
y = w1 x1 + w2 x2 + w3 x3 + w4 x1x2 + w5 (
浏览 0提问于2018-06-26得票数 2
5回答
我使用了MLflow并使用下面的函数记录了参数(来自pydataberlin)。
def train(alpha=0.5, l1_ratio=0.5):
# train a model with given parameters
warnings.filterwarnings("ignore")
np.random.seed(40)
# Read the wine-quality csv file (make sure you're running this from the root of MLflow!)
data_path
浏览 6提问于2020-05-24得票数 2
回答已采纳
PySpark的Logistic回归接受一个elasticNetParam参数。如果我将这个参数设置为0.2，它意味着什么？它是指0.2 of l1和0.8 of l2，还是相反的意思？
此外，我一直试图复制PySpark的结果使用sklearn。要做到这一点，我使用的SGDClassifier从滑雪。
这是我正在用PySpark Logistic回归模型初始化的参数字典
{'elasticNetParam': 0.41880231596887807,
'regParam': 0.05816730909769129,
'threshold':
浏览 0提问于2018-06-11得票数 1
我是机器学习的初学者，我研究过模型的预测变量之间的共线性是一个很大的问题，因为它会导致不可预测的模型行为和一个很大的错误。但是，是否有一些模型(比如GLM)与经典的线性回归不同，可能是“好的”共线性模型？传统的线性回归假设其自变量之间没有相关性。
之所以会出现这个问题，是因为我做了一个项目：“如果输入特性是相互关联的，那么最好使用广义线性模型，因为它们的性能要比线性回归好。”
有人能解释一下吗？
浏览 0提问于2020-06-20得票数 2
我已经读了一些关于这方面的问答，但我仍然不确定我是否理解，为什么基于相同样本和相同超参数的glmnet和脱字符模型的系数略有不同。会非常感谢你的解释！
我正在使用插入符号训练一个岭回归：
library(ISLR)
Hitters = na.omit(Hitters)
x = model.matrix(Salary ~ ., Hitters)[, -1] #Dropping the intercept column.
y = Hitters$Salary
set.seed(0)
train = sample(1:nrow(x), 7*nrow(x)/10)
library(caret)
s
浏览 7提问于2018-02-07得票数 0
回答已采纳
我想使用scikit_learn库的KernelRidge类来拟合我的数据上的非线性回归模型。但我对如何做到这一点感到困惑。
from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge
import numpy as np
n_samples, n_features = 20,1
rng = np.random.RandomState(0)
y = rng.randn(n_samples)
X = rng.randn(n_samples, n_features)
Krr = KernelRidge(alpha=1.0, kernel='lin
浏览 1提问于2016-05-05得票数 0
1回答
我在处理小型实验数据集的建模。由于大多数实验工作不会产生数千个样本，而只是少数几个样本，所以我需要对如何处理这少量数据集(比如10-20)具有创造性。我一直在构建一个很好的框架来实现这一点，在这一点上，我感兴趣的是生成带有预测值的错误条。
粗略地说，这就是框架中所发生的事情(例如，在应用多线性模型时)：
创建N数据集的集合。
在每个数据集上，回归都会产生(线性)模型，如下面的Eq.1所示。这就产生了每个系数的N值\beta。
平均值是为\betas的三组中的每一组计算的。(平均值也可能是另一个函数，但现在假设它是平均值)。
这三个平均\betas是模型使用的系数(同样是Eq.1)。
目的:在考
浏览 0提问于2020-04-03得票数 3
研究线性模型(高斯、指数、卡方、F-分布等)的一致性、效率、鲁棒性、蓝色、无偏性等问题，是一种基于微积分的统计推理理论.构成回归模型。
什么时候神经网络比这些传统的基于回归分析的微积分模型更好？有没有一个完整的数学理论，包括健壮性，robustness的东西，一致性，对他们的充分奉献，像Wackerly/HOFF这样的人在一本书中所写的？
神经网络不能用微积分解释，因为logistic回归可以解释为最大似然估计量吗？
什么是神经网络背后的数学，还是更多的CompSci理论？
神经网络无偏估计器，是一致的，有效的，等等，平均是正确的答案吗？他们能估计出人口的真实参数吗？
浏览 0提问于2018-12-23得票数 0
回答已采纳
1回答
岭回归总是返回误差
、、、
我试图使用HDtweedie包为Tweedie发行版运行岭回归。我没有任何问题运行弹性网与任何水平的阿尔法，除了0。当我试图运行山脊时，它总是输出：
在if (任意(lambda< 0))停止中出错(“lambdas应该是非负的”)：在需要TRUE/FALSE的地方缺少值
使用auto包(包括在HDTweedie中)的示例
require(HDtweedie)
data('auto')
ridge = cv.HDtweedie(auto$x, auto$y, p = 1.44, alpha = 0)
我们非常感谢您的任何想法和建议！
浏览 2提问于2017-08-22得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
