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沙龙
1
回答
我怎样才能引进弹性网,拉索
和
岭
回归
在火花公子?
machine-learning
、
pyspark
、
linear-regression
、
apache-spark-ml
、
lasso-regression
你能告诉我如何使用Elastic-Net,
Lasso
和
岭
回归
吗?实际上,我选择了线性,弹性网,拉索
和
岭
回归
这4种算法,根据机器学习的小计。然而,我不知道如何导入Elastic,
Lasso
和
Ridge
回归
,在Pyspark,不能谷歌正确的答案。我只知道在Pyspark中使用线性
回归
。
浏览 1
提问于2020-06-01
得票数 1
1
回答
当使用线性
回归
时,必须在成本函数中加入L2正则化。
machine-learning
、
linear-regression
、
regularized
当使用线性
回归
?时,必须在成本函数中加入L2正则化。 在计算成本时,Im没有添加l2或考虑到。这样做不对吗?
浏览 1
提问于2016-06-17
得票数 2
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1
回答
回归
模型中的变量选择
machine-learning
、
python
、
regression
、
feature-selection
、
data-science-model
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= 0)) + " Variables and Neglected " + str(sum(coef_ridge == 0)) + " Varia
浏览 0
提问于2020-01-25
得票数 0
2
回答
为什么不可微正则化导致系数设置为0?
regularization
L2正则化导致向量参数中的值最小化。L1正则化导致在向量参数中将某些系数设置为0。 更广泛地说,我已经看到不可微正则化函数导致在参数向量中将系数设置为0。为什么是这种情况?
浏览 0
提问于2019-07-01
得票数 2
1
回答
accord.net有套索
和
脊
回归
吗?
accord.net
最近,我在科幻巨蟒库中发现了
Lasso
和
Ridge
回归
。但是作为.Net开发人员,我需要accord.net机器学习框架中的相同功能。我试着理解它们在Accord.net中是否可用。例如,我在accord网站上看到了L1
和
L2
回归
器,我知道
和
是用L1正则化
和
L2正则化实现的。但我还是不确定。有谁能证实/反驳accord网的L1
和
L2与scikit中的
Lasso
和
Ridge正则化相同?
浏览 5
提问于2018-06-18
得票数 0
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2
回答
Lasso
回归
:连续重步长函数
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
lasso-regression
从许多文献中,我了解了
岭
回归
的方法,即:拉索
回归
的方法是:当我读到"“中的”实施
Lasso
和
Ridge
回归
“时,作者解释说: 它的作者还提供了代码行
浏览 2
提问于2019-05-31
得票数 0
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1
回答
为什么我的
岭
回归
系数与MATLAB中的一般线性
回归
系数完全不同?
linear-regression
、
matlab
、
ridge-regression
我试图实现我自己的
岭
回归
算法,并尝试实现在
回归
的MATLAB教程中找到的相似系数。我试图达到类似的结果,使用
岭
回归
与完全相同的数据集“小”提供的MATLAB。
浏览 0
提问于2021-12-01
得票数 0
1
回答
滑雪: sklearn.linear_model.HuberRegressor对sklearn.linear_model.ElasticNet
scikit-learn
、
regression
、
loss-function
我正在为我的
回归
模型试验不同的损失函数。我注意到在滑雪板上有:对我来说,两者都使用L1
和
L2损失的组合。
浏览 0
提问于2019-09-18
得票数 0
1
回答
sklearn线性
回归
中学习速率
和
迭代次数的简化
python
、
scikit-learn
、
linear-regression
、
lasso-regression
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
1
回答
H2O如何为GLM选择最佳变量
r
、
h2o
、
glm
有人能告诉我它如何选择要保留的变量
和
要丢弃的变量吗?
浏览 0
提问于2018-07-16
得票数 0
1
回答
状态模型与滑雪板
岭
回归
的失配
python
、
scikit-learn
、
statsmodels
我在探索山脊
回归
。在比较statsmodels
和
sklearn时,我发现这两个库产生了不同的
岭
回归
输出。然而,由于这两者都在实施
岭
回归
,我希望它们是一样的。# sklearn
LASSO
lasso
.
浏览 13
提问于2022-05-16
得票数 1
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2
回答
岭
回归
与
Lasso
回归
machine-learning
、
statistics
、
regression
、
lasso-regression
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
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2
回答
拉索
回归
怀疑
r
、
regression
、
statistics
、
linear-regression
我试图解决一个基于线性
回归
的问题(预测销售额,这是一个连续变量)。对于这个问题,我使用了线性
回归
,但是有一个建议的解决方案是用
Lasso
回归
。然而,用户已经使用了列车功能。
岭
回归
也采用了类似的函数。trainControl(method="cv", number=5)
lasso
_linear_reg_mod3
浏览 0
提问于2018-06-24
得票数 1
1
回答
在R中进行弹性网
回归
的尝试
r
、
regression
、
machine-learning-model
、
logistic-regression
我是新的R
和
弹性-网络
回归
模型。我在默认的数据集上运行弹性网络
回归
模型,泰坦尼克。在运行列车功能之后,我试图获得Alpha
和
Lambda值。= expand.grid(alpha = alphas,) 请您告知我们推荐给Alpha
和
lambda
浏览 0
提问于2022-02-28
得票数 1
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1
回答
如何在状态模型中使用拉索/脊
回归
模型?
python
、
regression
、
data-science
、
data-analysis
、
statsmodels
我想在我的模型中使用拉索或脊
回归
来处理多层体,但当我试图这样做并观看总结时,我得到了一个错误: File "C:\Users\aleks\PycharmProjectsNotImplementedErrorlr = sm.OLS.from_formula("Ozone~Q('Solar.R')+Wind+Temp",data=air)
lasso
_r= lr.fit_regularized(method=&
浏览 7
提问于2022-02-11
得票数 0
1
回答
为什么PCA或因子分析后的正则化是个坏主意?
machine-learning
、
pca
、
regularization
、
ridge-regression
、
exploratory-factor-analysis
我特别发现,与其他模型相比,它给
岭
和
Lasso
回归
提供了较高的MSE值。我想知道发生这种事的原因。
浏览 0
提问于2020-08-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
桔子弹性网
回归
linear-regression
、
orange
弹性净
回归
的惩罚条件如下: 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
按降序列出模型系数
r
我有一个包含连续变量
和
分类变量的数据集。我正在运行
回归
,以根据数据集中的其他变量预测其中一个变量。通过比较
岭
回归
、套索
回归
和
弹性网
回归
的结果,得出套索
回归
是最好的
回归
模型。"lambda", label = T)plot(varImp(ridge, scale=T)) #
Lasso
浏览 0
提问于2020-06-01
得票数 0
1
回答
python中
岭
回归
的p值
python
、
regression
、
p-value
我使用
岭
回归
(ridgeCV)。我已经从sklearn.linear_model导入了LinearRegression,RidgeCV,LarsCV,Ridge,
Lasso
,LassoCV 如何提取p值?我检查过了,但
岭
上没有名为摘要的对象。 我找不到任何讨论python的页面(找到一个关于R的页面)。
浏览 89
提问于2019-01-23
得票数 5
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3
回答
相关变量的套索或脊线
machine-learning
、
regression
、
lasso-regression
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。因此,听起来
Lasso
在这些条件下可能会更好。但是引用说Ridge更好。这是一个错误的引用,还是我漏掉了什么?(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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