sklearn中正则化的Lasso问题
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了sklearn中正则化的Lasso问题相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Lasso,也就是L1正则项,它倾向于完全消除最不重要特征的权重(置为0),就是说Lasso会自动执行特征选择,并输出一个稀疏模型。
问题:Lasso在特征数量超过训练实例的数量时(比如10条数据20个特征),或者特征之间相关性比较强,Lasso就会很不稳定。
总结:Lasso可进行特征选择,不代表不需要人为进行筛选,需要去掉相关性较强的特征。
以上是关于sklearn中正则化的Lasso问题的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
在 sklearn 中访问从 ElasticNetCV 获得的正则化路径