文件名称:
correlation-constrained-regression:Linear，Ridge和Kernel Ridge回归的相关约束-源码
开发工具:
文件大小: 5mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-21
详细说明：相关约束回归
介绍了Linear ， Ridge和Kernel Ridge回归的相关约束。
以它们的标准形式，我们可以将这些模型公式化为形式的无约束优化问题
minimize L(y, yhat)
其中y是目标值，而yhat是预测值。通过添加相关约束并得出相关约束回归
minimize L(y, yhat)
subject to |corr(y, e)| <= correlation_bound
其中corr是Pearson相关， e = y - yhat是残差，相关界限是控制最大允许相关量的超参数。结果模型已在Python和Matlab中实现。
Python
该模块提供三种型号， LinearRegression ， Ridge和KernelRidge 。它们使用额外的参数correlation_bound （介于0和1之间的值）扩展了的同名模型，该参数指定了目标和
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