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ML之PLiR之LARS：利用LARS算法求解ElasticNet回归类型(包括类别编码+属性重要程度排序)问题(实数值年龄预测)

2021-10-30 159
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简介： ML之PLiR之LARS：利用LARS算法求解ElasticNet回归类型(包括类别编码+属性重要程度排序)问题(实数值年龄预测)

输出结果

image.png


设计思路

image.png


核心代码

xCoded = []

for row in xList:

   codedSex = [0.0, 0.0]

   if row[0] == 'M': codedSex[0] = 1.0

   if row[0] == 'F': codedSex[1] = 1.0

   numRow = [float(row[i]) for i in range(1,len(row))]

   rowCoded = list(codedSex) + numRow

   xCoded.append(rowCoded)


文章标签：
算法
关键词：
算法类型
算法ml
算法排序
算法数值
算法编码
一个处女座的程序猿
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