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2024年4月16日发(作者：长整型表示)

python中lasso特征选择原理

Lasso回归是一种常用的特征选择方法，它可以帮助我们从大量的

特征中选择出对目标变量影响最显著的特征。本文将介绍Lasso特

征选择的原理及其在Python中的应用。

Lasso回归，全称Least Absolute Shrinkage and Selection

Operator，是一种基于惩罚项的线性回归方法。与传统的线性回归

不同，Lasso回归在目标函数中加入了一个正则化项，即L1范数惩

罚项。这个惩罚项可以使得模型的系数稀疏化，即将一部分系数压

缩成0。

Lasso回归的目标函数可以表示为：

minimize ||y - Xw||^2 + alpha * ||w||_1

其中，y是因变量，X是自变量矩阵，w是回归系数向量，alpha是

正则化参数。

Lasso回归的优化问题可以通过坐标下降算法进行求解。在每一次

迭代中，坐标下降算法会固定其他系数，只更新一个系数。对于

Lasso回归来说，更新系数的公式为：

wj = S(zj, lambda)

其中，wj是第j个系数，zj是第j个特征的加权残差，lambda是

正则化参数，S是一个阈值函数。

Lasso回归的阈值函数具体形式为：

S(zj, lambda) = sign(zj) * max(|zj| - lambda/2, 0)

通过不断迭代更新系数，Lasso回归可以找到一组最优的系数，使

得目标函数最小化。在这个过程中，由于L1范数惩罚项的存在，一

部分系数会被压缩成0，从而实现了特征选择的效果。

在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的Lasso类来实现

Lasso回归。首先，我们需要导入必要的库和数据集。然后，我们

可以创建一个Lasso回归模型，并设置正则化参数alpha。接下来，

我们可以使用fit方法拟合模型，并使用coef_属性获取模型的系数。

最后，我们可以根据系数的大小进行特征选择，并保留对目标变量

影响较大的特征。

下面是一个示例代码：

```python

from _model import Lasso

from ts import load_diabetes

# 导入数据集

diabetes = load_diabetes()

X =

y =

# 创建Lasso回归模型

lasso = Lasso(alpha=0.1)

# 拟合模型

(X, y)

# 获取系数

coefficients = _

# 特征选择

selected_features = [e_names[i] for i, coef in

enumerate(coefficients) if coef != 0]

print("Selected features:", selected_features)

```

通过运行上述代码，我们可以得到Lasso回归选择出来的特征。这

些特征对目标变量的影响最显著，可以用于构建更简单、更有效的

模型。

Lasso回归是一种常用的特征选择方法，通过引入L1范数惩罚项，

可以实现特征的稀疏化。在Python中，我们可以使用scikit-learn

库中的Lasso类来实现Lasso回归，并根据系数的大小进行特征选

择。使用Lasso特征选择方法可以帮助我们从大量的特征中选择出

对目标变量影响最显著的特征，从而构建更简单、更有效的模型。


本文标签： 回归 特征 系数 目标

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