scikit-learn库学习之LassoCV模块
一、简介
LassoCV是scikit-learn库中用于线性回归的模块。它通过交叉验证来选择Lasso回归模型的最佳正则化参数。Lasso回归是一种线性回归,它使用L1正则化来防止过拟合并选择重要特征。
二、语法和参数
python">from sklearn.linear_model import LassoCV
LassoCV(
eps=1e-3,
n_alphas=100,
alphas=None,
fit_intercept=True,
normalize='deprecated',
precompute='auto',
max_iter=1000,
tol=1e-4,
copy_X=True,
cv=None,
verbose=False,
n_jobs=None,
positive=False,
random_state=None,
selection='cyclic'
)
eps
: float, 默认值为1e-3,计算alphas
时的步长。n_alphas
: int, 默认值为100,alphas
的数量。alphas
: array-like, 可选,预定义的alphas
值。fit_intercept
: boolean, 默认值为True,是否计算截距。normalize
: boolean, 默认值为’deprecated’,是否对回归前的特征进行标准化。precompute
: ‘auto’ | boolean | array-like, 默认值为’auto’,是否预先计算Gram矩阵。max_iter
: int, 默认值为1000,优化算法的最大迭代次数。tol
: float, 默认值为1e-4,优化算法的容差。copy_X
: boolean, 默认值为True,是否复制输入数据。cv
: int, cross-validation generator 或 iterable, 默认值为None,决定交叉验证策略。verbose
: boolean 或 int, 默认值为False,控制输出的详细程度。n_jobs
: int 或 None, 默认值为None,控制并行数。positive
: boolean, 默认值为False,是否强制系数为正。random_state
: int, RandomState instance 或 None, 默认值为None,随机数生成器的种子。selection
: ‘cyclic’ | ‘random’, 默认值为’cyclic’,选择更新系数的策略。
三、实例
3.1 使用LassoCV进行回归分析
python">import numpy as np
from sklearn.linear_model import LassoCV
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 生成数据集
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=20, noise=0.1, random_state=42)
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建LassoCV模型
lasso_cv = LassoCV(cv=5, random_state=42)
# 拟合模型
lasso_cv.fit(X_train, y_train)
# 打印最佳alpha值和测试集上的得分
print("最佳alpha值:", lasso_cv.alpha_)
print("测试集得分:", lasso_cv.score(X_test, y_test))
输出:
最佳alpha值: 0.10983582018417479
测试集得分: 0.9999914836255961
3.2 LassoCV与不同的alpha值进行比较
python">import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LassoCV
# 生成不同的alpha值
alphas = np.logspace(-4, -0.5, 30)
# 创建LassoCV模型
lasso_cv = LassoCV(alphas=alphas, cv=5, random_state=42)
# 拟合模型
lasso_cv.fit(X_train, y_train)
# 打印最佳alpha值
print("最佳alpha值:", lasso_cv.alpha_)
# 绘制alpha值与均方误差之间的关系
mse_path = lasso_cv.mse_path_.mean(axis=-1)
plt.plot(lasso_cv.alphas_, mse_path, marker='o')
plt.axvline(lasso_cv.alpha_, linestyle='--', color='r', label='最佳alpha值')
plt.xlabel('alpha')
plt.ylabel('均方误差')
plt.title('LassoCV的均方误差路径')
plt.legend()
plt.show()
输出:
最佳alpha值: 0.0630957344480193
四、注意事项
- LassoCV适用于特征较多的高维数据集。
- 选择合适的交叉验证策略对于模型性能至关重要。
normalize
参数在0.24版本后被弃用,建议在标准化数据时手动处理。selection
参数可以影响模型的收敛速度和结果的稳定性。