lassoregression为什么是27？

本文目录一览：

• 1、机器学习(七):数据预处理--特征选择-L1、L2正则化
• 2、回归算法有哪些?如果是从广义线性模型(glm)中推导出来的回
• 3、主要回归模型有哪些
• 4、导师偷偷给的常见回归模型
• 5、详解:7大经典回归模型

机器学习(七):数据预处理--特征选择-L1、L2正则化

1、在机器学习中lassoregression，数据预处理是一个至关重要lassoregression的步骤，其中特征选择是减少数据维度、提高模型性能的关键技术之一。L1和L2正则化作为特征选择的两种常用方法，在机器学习领域有着广泛的应用。LL2正则化概述 L1和L2的定义 L1正则化lassoregression：又叫Lasso Regression，是向量各元素的绝对值之和。

2、L2：平方项导数连续，参数均匀缩小，避免剧烈变化。应用场景 L1：适用于特征选择、高维数据降维（如文本分类中自动筛选重要词汇）。L2：适用于需要保留所有特征但防止过拟合的场景（如图像处理中平滑权重）。正则化的直观理解奥卡姆剃刀原理：简单模型（参数少且小）更可能具有强泛化能力。

3、L1正则化通过绝对值惩罚使部分参数严格等于0，适用于特征选择场景（如高维数据降维）。L2正则化仅压缩参数幅度，保留所有特征但权重更小，适用于需要保留全部特征但防止过拟合的场景（如图像、文本数据）。模型稳定性 L1正则化因参数稀疏性可能导致模型对输入变化敏感（如特征缺失时预测不稳定）。

4、L1正则化倾向于将某些权重压缩为0，实现特征选择lassoregression；L2正则化则在一定程度上降低所有权重值，但不会导致权重完全消失。无论是L1还是L2正则化，其核心都是为了降低模型复杂度，防止过拟合，从而提高模型的泛化能力。

5、特征选择：由于L1正则化在参数更新时可能使某些参数变为0，因此它具有特征选择的功能。而L2正则化则不具备这一功能。抗扰动能力：模型参数越小，模型越不容易过拟合。

回归算法有哪些?如果是从广义线性模型(glm)中推导出来的回

线性回归（Linear Regression）是最常见的建模技术之一，适用于因变量连续、自变量连续或离散，且回归线为线性的情况。线性回归通过最小二乘法获得最佳拟合直线，并使用R-square评估模型性能。

回归分析和广义线性模型（GLM）是统计学中用于建模和预测因变量与自变量之间关系的强大工具。回归分析通常指线性回归，而广义线性模型则是线性回归的扩展，能够处理更多类型的因变量分布和关联函数。

岭回归（Ridge Regression）在OLS损失函数中加入L2正则化项（λ∑βj2），通过约束回归系数的大小来减少多重共线性的影响。适用于特征间存在强相关性的场景，例如基因数据或经济指标分析。

广义线性模型（GLM）是线性回归和逻辑回归的统一框架，通过指数分布族和三个构建条件实现。 以下从指数分布族定义、GLM构建条件及线性回归/逻辑回归的推导过程展开说明： 指数分布族指数分布族是概率分布的通用形式，定义为：参数说明：控制分布形状的核心参数。：通常取 。

泊松回归（Poisson regression）是广义线性模型（GLM）框架下的一种回归分析，专门用于为计数资料和列联表建模。以下是对泊松回归的详细解析：泊松回归的基本概念 泊松回归假设反应变量Y服从泊松分布，即Y表示在固定时间或空间内某事件发生的次数。

主要回归模型有哪些

主要的回归模型包括线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归和弹性网络回归。Linear Regression（线性回归）：这是最常用的建模技术之一，其核心是通过拟合一条直线来描述自变量与因变量之间的线性关系。因变量必须是连续型变量，而自变量可以是连续型或离散型。

多项式回归：用于建模因变量与特征之间的非线性关系，模型形式为：通过引入高阶项扩展线性模型，适用于数据呈现曲线趋势的情况，但需注意过拟合问题。

数学建模中常见的回归模型包括线性回归、逻辑回归、多项式回归、正则化回归、01回归/定序回归/计数回归/生存回归以及决策树回归。以下是对这些模型的详细介绍：线性回归：线性回归是最基础的回归模型，用于建立连续型因变量与自变量之间的线性关系。

你应该掌握的7种回归模型包括：线性回归：用途：用于连续变量的预测。特点：通过最小二乘法确定最佳拟合直线。逻辑回归：用途：用于二元结果的预测。特点：通过最大似然估计调整参数，常用于分类问题。多项式回归：用途：用于曲线拟合，以更灵活地描述变量间的关系。特点：可以防止过拟合，适用于非线性关系。

ElasticNet （弹性网回归） - 作为L1和L2的结合体，ElasticNet兼具稳定性和群体效应，避免了Lasso的变量选择限制，提供了更全面的回归解决方案。对于深入学习模式识别，这里有一本不容错过的书单，它们将助你掌握这些模型的精髓。尽管书籍无法替代实践经验，但它们是知识积累的起点。

导师偷偷给的常见回归模型

常见lassoregression的回归模型主要包括以下几种lassoregression：线性回归（Linear Regression）描述：线性回归是最简单、最常用lassoregression的回归模型。它假设自变量X与因变量Y之间存在线性关系，即Y可以表示为X的线性函数加上一个误差项。适用条件：适用于自变量与因变量之间确实存在线性关系的情况，且误差项满足一定的假设（如正态分布、独立同分布等）。

直接抄袭导师给的实证论文模型是不可取的，这涉及学术不端行为，应坚决避免。

nomogram图（列线图/诺莫图）是一种在多因素回归分析基础上，通过设置标尺评分来表征多因素回归模型内各个变量的情况，并最终计算出总的评分来预测事件发生的概率的图形。这种图形在预后类生信文章中经常出现，是分析和可视化预后多因素回归模型情况的重要工具。

nomogram图，又称为列线图或诺莫图，是基于多因素回归分析，通过设置标尺评分来表示模型内各变量的情况，最终计算总评分预测事件发生的概率。它将模型可视化为一个预测事件发生概率的量表，通过个体在模型中的指标评分来预测发生时间的概率。

详解:7大经典回归模型

线性回归（Linear Regression）定义：线性回归是最为人熟知的建模技术之一，通常用于预测分析。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。方程：Y=a+b*X+e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。一元与多元：一元线性回归只有一个自变量，而多元线性回归有多个自变量。

你应该掌握的7种回归模型包括：线性回归：用途：用于连续变量的预测。特点：通过最小二乘法确定最佳拟合直线。逻辑回归：用途：用于二元结果的预测。特点：通过最大似然估计调整参数，常用于分类问题。多项式回归：用途：用于曲线拟合，以更灵活地描述变量间的关系。特点：可以防止过拟合，适用于非线性关系。

Ridge Regression （岭回归） - 面对多重共线性，Ridge回归引入λ参数，平衡偏差和方差，使模型在共线性中找到稳定的基础。 Lasso Regression （套索回归） - Lasso的强大之处在于其L1正则化，它能自动筛选出最重要的特征，对于特征选择有着独特的优势。

逻辑回归：二元结果预测，用最大似然估计调整参数。多项式回归：曲线拟合，防止过拟合。逐步回归：自动选择变量，处理高维数据。岭回归：多重共线性的解决方案。套索回归：系数绝对值的惩罚，变量选择。弹性网络：L1和L2正则化结合，稳定性和选择性兼得。

岭回归： 针对多重共线性问题，岭回归引入λ参数，通过L2正则化来降低标准误差，让你的模型更稳健。 Lasso回归： 类似岭回归，但用绝对值惩罚系数替代，Lasso回归擅长特征选择，L1正则化助你识别模型中的关键特征组合。

生存分析：当因变量是与时间有关的连续变量时，需要使用生存分析中的半参数或参数回归分析方法。 logistic回归分析：适用于因变量是名义或有序变量的情况，无论是二分类还是多分类。 对数线性模型分析：当因变量是列联表中每个格内理论频数的对数时，可以使用对数线性模型分析。