LASSO RIDGE所使用的迴歸法是哪一種？ - Cupoy

想要請問作業中所使用的正規化方式，都沒有特別去指定資料該用linear regression 或是 ...

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LASSO RIDGE所使用的迴歸法是哪一種？

2019/10/07 下午 05:21

機器學習共學討論版

Eddie

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ml100-3

ml100-3-d40

想要請問作業中所使用的正規化方式，都沒有特別去指定資料該用linear regression 或是 logistic regression。那麼他跑出來的結果是用哪種regression的方法呢？

或是機器會自己去判定要用哪種歸方式呢？

#LASSO 

# 讀取糖尿病資料集
diabetes = datasets.load_diabetes()

# 切分訓練集/測試集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(diabetes.data, diabetes.target, test_size=0.2, random_state=4)

# 建立一個線性回歸模型
lasso = linear_model.Lasso(alpha=1.0)

# 將訓練資料丟進去模型訓練
lasso.fit(x_train, y_train)

# 將測試資料丟進模型得到預測結果
y_pred = lasso.predict(x_test)

#LASSO 

# 讀取糖尿病資料集
diabetes = datasets.load_diabetes()

# 切分訓練集/測試集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(diabetes.data, diabetes.target, test_size=0.2, random_state=4)

# 建立一個線性回歸模型
lasso = linear_model.Lasso(alpha=1.0)

# 將訓練資料丟進去模型訓練
lasso.fit(x_train, y_train)

# 將測試資料丟進模型得到預測結果
y_pred = lasso.predict(x_test)

#RIDGE
# 讀取糖尿病資料集
diabetes = datasets.load_diabetes()

# 切分訓練集/測試集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(diabetes.data, diabetes.target, test_size=0.2, random_state=4)

# 建立一個線性回歸模型
ridge = linear_model.Ridge(alpha=1.0)

# 將訓練資料丟進去模型訓練
ridge.fit(x_train, y_train)

# 將測試資料丟進模型得到預測結果
y_pred = regr.predict(x_test)

#RIDGE
# 讀取糖尿病資料集
diabetes = datasets.load_diabetes()

# 切分訓練集/測試集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(diabetes.data, diabetes.target, test_size=0.2, random_state=4)

# 建立一個線性回歸模型
ridge = linear_model.Ridge(alpha=1.0)

# 將訓練資料丟進去模型訓練
ridge.fit(x_train, y_train)

# 將測試資料丟進模型得到預測結果
y_pred = regr.predict(x_test)

回答列表

2019/10/07 下午 08:05

張維元 (WeiYuan)

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留言數：3

嗨， LASSO 跟 RIDGE 本身就是一種回歸模型，一般是指 linear regression + 正規化係數。