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用TensorFlow实现lasso回归和岭回归算法的示例
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上传时间: 2020-12-23
详细说明:也有些正则方法可以限制回归算法输出结果中系数的影响,其中最常用的两种正则方法是lasso回归和岭回归。
lasso回归和岭回归算法跟常规线性回归算法极其相似,有一点不同的是,在公式中增加正则项来限制斜率(或者净斜率)。这样做的主要原因是限制特征对因变量的影响,通过增加一个依赖斜率A的损失函数实现。
对于lasso回归算法,在损失函数上增加一项:斜率A的某个给定倍数。我们使用TensorFlow的逻辑操作,但没有这些操作相关的梯度,而是使用阶跃函数的连续估计,也称作连续阶跃函数,其会在截止点跳跃扩大。一会就可以看到如何使用lasso回归算法。
对于岭回归算法,增加一个L2范数,即斜率系数的L2正
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