机器学习和数据挖掘01- lasso regularization

概念

Lasso正则化是一种线性回归中的正则化技术，旨在减少模型的复杂性并防止过拟合。Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）通过在损失函数中添加正则项，促使模型的系数变得稀疏，即某些系数会被压缩到零，从而实现特征选择。

在Lasso正则化中，我们引入了一个惩罚项，它是模型中所有系数的绝对值之和乘以一个参数α。这个参数α控制了惩罚的强度，从而影响了系数是否趋向于零。较大的α值会更强烈地推动系数变为零，从而更多地减少特征数量。

在使用Lasso正则化时，优化问题的目标是最小化以下形式的损失函数：

Loss = MSE + α * Σ|β|

其中，MSE是均方误差，α是惩罚项的强度，β是模型的系数。

使用Lasso正则化有助于防止模型过拟合，并且在具有大量特征的数据集中，可以自动选择对目标变量有更大影响的特征。这使得Lasso在特征选择和降维方面非常有用。

代码实现

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.model_selection import cross_val_score, StratifiedKFold
import numpy as np

# Load example dataset (you can replace this with your own data)
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

# Create a Lasso model
lasso_model = Lasso(alpha=0.1)  # You can adjust the alpha parameter

# Create a StratifiedKFold cross-validation object
cvKFold = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=0)

# Perform cross-validation using cross_val_score
scores = cross_val_score(lasso_model, X, y, cv=cvKFold)

# Print the cross-validation scores
print("Cross-validation scores:", scores)
print("Mean CV score:", np.mean(scores))

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