Python套索回归lasso、SCAD、LARS分析棒球运动员薪水3个实例合集|附数据代码
套索回归(Lasso Regression)是一种线性回归方法,特别适用于解决高维数据和过拟合问题。它通过引入正则化项来限制模型复杂度,从而在保持模型预测能力的同时,降低模型的方差。
套索回归(Lasso Regression)是一种线性回归方法,特别适用于解决高维数据和过拟合问题。它通过引入正则化项来限制模型复杂度,从而在保持模型预测能力的同时,降低模型的方差。
回归算法最小角回归(LARS)通过高维数据的线性组合提供变量。
假设我们期望因变量由潜在协变量子集的线性组合确定。