Sklearn.linear_model.Lasso返回的系数不会同时为+0和-0。Lasso回归是一种线性回归模型,它通过加入L1正则化项来进行特征选择和模型稀疏化。Lasso回归的目标是最小化损失函数,同时使得模型的系数尽可能小,并且有一部分系数为0,从而实现特征选择的效果。
由于L1正则化的存在,Lasso回归倾向于产生稀疏解,即将一些特征的系数置为0。这意味着Lasso回归可以用于特征选择,通过将系数为0的特征排除在模型之外,从而提高模型的泛化能力和解释性。
在Sklearn中,Lasso回归的系数可以通过coef_属性获得。这个属性返回一个数组,其中每个元素对应于输入特征的系数。由于Lasso回归的特性,系数数组中的某些元素可能为0,而其他元素为非零值。因此,系数数组中不会同时存在+0和-0。
对于Sklearn.linear_model.Lasso返回的系数,如果某个系数为0,则表示该特征在模型中被排除了。如果某个系数为正值,则表示该特征对目标变量有正向影响;如果某个系数为负值,则表示该特征对目标变量有负向影响。
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