Ridge，Lasso，Elasticnet回归

2024-05-27 22

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简介： 这篇文章探讨了多元线性回归与正则化的结合，包括Ridge、Lasso和Elasticnet回归。Ridge回归通过添加L2惩罚项提高模型鲁棒性，但可能牺牲一些准确性。Lasso回归引入L1范数，对异常值更敏感，能进行特征选择。Elasticnet结合L1和L2范数，允许在正则化中平衡两者。通过调整α和l1_ratio参数，可以控制整体正则化强度和正则化类型的比例。

本文主要关于多元线性回归（MSE）与L1，L2范数结合在一起从而提高鲁棒性，即正则化应用于MSE产生的Ridge，Lasso，Elasticnet回归的内容。

一，Ridge回归

岭回归实质上就是普通的MSE加上一项L2惩罚项来提高模型的鲁棒性，但同时也会降低一定的准确率。

import numpy as np
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.linear_model import SGDRegressor
X = 2*np.random.rand(100,1)
y = 4 + 3*X + np.random.randn(100,1)
rm = Ridge(alpha=0.4,solver='sag')#alpha调大，提高泛化能力，准度降低，alpha调小，泛化能力减弱，准度提高
rm.fit(X,y)
print("Ridge:")
print("predict:",rm.predict([[1.5]]))
print("w1:",rm.coef_)
print("bias:",rm.intercept_)
print("----------------"*10)
print("SGD:")
sr = SGDRegressor(penalty='l2',max_iter=1000)
sr.fit(X,y.reshape(-1,))
print("predict:",sr.predict([[1.5]]))
print("w1:",sr.coef_)
print("bias:",sr.intercept_)

编辑

上图为α值为0.4时产生的结果，当提高α值（即提高正则化力度），我们会发现准确度下降（如下图）。

编辑

二，Lasso回归

Lasso回归的损失函数包含MSE和L1范数两部分，符合正则化特点地，提高正则化力度的同时，准确值下降。

import numpy as np
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.linear_model import SGDRegressor
X = 2*np.random.rand(100,1)
y = 4 + 3*X + np.random.randn(100,1)
lm = Lasso(alpha=0.15,max_iter=30000)
lm.fit(X,y)
print("Lasso:")
print("w1:",lm.coef_)
print("bias:",lm.intercept_)
print("predict:",lm.predict([[1.5]]))
print("----------------"*10)
print("SGD:")
sr = SGDRegressor(penalty='l1',max_iter=10000)
sr.fit(X,y.reshape(-1,))
print("w1:",sr.coef_)
print("bias:",sr.intercept_)
print("predict:",sr.predict([[1.5]]))

编辑

当α为0.15时产生的结果，当提高α值，观察下图，我们发现L1范数对α更加敏感，当α大于1.2后w1归零，这里我们使用α=0.7观察现象。

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三，Elasticnet回归

观察其损失函数，不难发现Elasticnet回归实质上就是由MSE，L1，L2三部分组成，p决定我们更注重哪种范数来正则化。

import numpy as np
from sklearn.linear_model import ElasticNet
from sklearn.linear_model import SGDRegressor
X = 2*np.random.rand(100,1)
y = 4 + 3*X + np.random.randn(100,1)
er = ElasticNet(alpha=0.04,l1_ratio=0.1,)
er.fit(X,y)
print("ElasticNet:")
print("bias:",er.intercept_)
print("w1:",er.coef_)
print("predict:",er.predict([[1.5]]))
print("----------------"*10)
print("SGD:")
sr = SGDRegressor(penalty="elasticnet",max_iter=1000)
sr.fit(X,y.reshape(-1,))
print("bias:",sr.intercept_)
print("w1:",sr.coef_)
print("predict:",sr.predict([[1.5]]))