Python Lasso回歸

一、Python Lasso回歸在哪個包里

Lasso回歸算法是一種線性模型，這種模型可以很好地處理高維數據，同時也可以進行特徵選擇。在Python中，我們可以使用scikit-learn包中的Lasso回歸模塊來實現。

from sklearn.linear_model import Lasso

使用這個模塊，我們就可以fit數據、預測結果，同時還能得到回歸係數。

二、Python Lasso回歸結果顯著性

與其他回歸模型一樣，Lasso回歸的效果通常也需要評價顯著性。Lasso回歸模型的係數估計是帶有偏差的，因此我們不能依據基於t檢驗統計量的標準線性回歸來進行顯著性檢驗。通常我們需要使用交叉驗證等方法來檢測Lasso模型的預測能力。對於Lasso模型，可以使用正則化路徑來檢測其中重要的特徵。

from sklearn.model_selection import cross_val_score, train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25, random_state=0)

lasso = Lasso(alpha=0.1, max_iter=10000)
lasso.fit(x_train, y_train)

scores = cross_val_score(lasso, x_test, y_test, cv=5)
print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() * 2))

y_pred = lasso.predict(x_test)
print("Mean squared error: %.2f"
      % mean_squared_error(y_test, y_pred))

三、Python做Lasso回歸

Lasso回歸是一種線性回歸模型，但可以通過正則化方法來約束這種模型。即使當特徵數量大於樣本數量時，該模型仍然可以正常運行。在Python中，使用Lasso回歸的一個流行方法是交叉驗證模型。

from sklearn.linear_model import LassoCV

# 確定alphas，即懲罰項的範圍
model = LassoCV(cv=10, alphas=None, max_iter=1000).fit(x, y)

# 打印最佳alpha
model.alpha_ 

# 預測結果
model.predict(test_x)

四、Python回歸問題選取

在Lasso回歸中，如何選擇合適的回歸問題也是非常重要的。在選擇驗證問題和數據集時，常用的方法是單獨保留一部分數據。這種方法也叫做“留出法”，可以幫助我們評估收斂速度和預測能力。

我們需要對數據進行預處理來縮放特徵的數量級，也可以使用某些算法來選擇有用的特徵。這些方法可以幫助我們使用儘可能少的特徵獲取最好的預測結果。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 對數據進行標準化處理
scaler = StandardScaler()
x = scaler.fit_transform(x)

# 進行lasso回歸
lasso = Lasso(alpha=0.1, max_iter=10000)
lasso.fit(x, y)

# 驗證結果
print(np.ceil(np.exp(lasso.predict(test))/1000)*1000)

五、結語

Python Lasso回歸算法是一種非常有用的方法，它可以處理高維數據，縮放特徵值的大小，並且可以進行特徵選擇。我們可以在scikit-learn包中找到Lasso回歸模塊，以及可用於交叉驗證和評估Lasso回歸模型的其他模塊。通過正確選擇回歸問題和數據集，以及使用適當的評估方法，我們可以得到非常好的預測結果。