博客
关于我
【岭回归(Ridge Regression)】:正则化的线性模型
阅读量:798 次
发布时间:2023-04-04

本文共 447 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

岭回归(Ridge Regression)是一种用于解决线性回归问题的有效方法。传统线性回归模型在特征数量多于样本数量时容易出现过拟合现象。为了应对这一挑战,岭回归通过引入正则化项来限制模型参数的大小,从而防止模型过于依赖训练数据。

在岭回归中,我们为目标函数添加了一个正则项,这个正则项包含了所有模型参数的平方和,并乘以一个称为alpha(α)的超参数。alpha的值越大,模型对参数的惩罚力度越大,参数值越趋向于零,从而更容易避免过拟合。

以下是使用Python代码实现岭回归的示例:

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.metrics import mean_squared_error

通过这些代码,可以加载Boston房屋数据集,训练Ridge回归模型,并评估模型性能。这一过程展示了如何在实际应用中有效地应用岭回归来解决过拟合问题。

转载地址:http://vprfk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Mysql 表分区
查看>>
mysql 表的操作
查看>>
mysql 视图,视图更新删除
查看>>
MySQL 触发器
查看>>
mysql 让所有IP访问数据库
查看>>
mysql 记录的增删改查
查看>>
MySQL 设置数据库的隔离级别
查看>>
MySQL 证明为什么用limit时,offset很大会影响性能
查看>>
Mysql 语句操作索引SQL语句
查看>>
MySQL 误操作后数据恢复(update,delete忘加where条件)
查看>>
MySQL 调优/优化的 101 个建议!
查看>>
mysql 转义字符用法_MySql 转义字符的使用说明
查看>>
mysql 输入密码秒退
查看>>
mysql 递归查找父节点_MySQL递归查询树状表的子节点、父节点具体实现
查看>>
mysql 里对root及普通用户赋权及更改密码的一些命令
查看>>
Mysql 重置自增列的开始序号
查看>>
MySQL 错误
查看>>
MySQL 面试,必须掌握的 8 大核心点
查看>>
MySQL 高可用性之keepalived+mysql双主
查看>>
MySql-2019-4-21-复习
查看>>