AIC, BIC 和 L1,L2 等正则化有什么区别?
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发布时间：6小时前
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AIC, BIC 和 L1,L2 等正则化有什么区别?
L1正则化通过限制参数绝对值的总和，倾向于产生稀疏解，有助于防止过拟合。而L2正则化（参数平方和的平方根）则通过让参数接近于0而非为0，减少过拟合，所有特征都对模型有较小影响。总的来说，AIC 和 BIC 更侧重于模型结构的选择，而 L1 和 L2 更关注参数的优化和特征选择。选择哪种方法取决于问...
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【点】模型选择标准:AIC与BIC
通常情况下，BIC = k*ln(n) -2ln(L)k为模型参数个数，n为样本数量，L为似然函数。BIC的惩罚项比AIC的大，考虑了样本数量，可以有效防止因样本量大而导致的过拟合。其次，BIC能够防止n较少时，k过高。R的实现：AIC：packages：My.stepwise、AICcmodavg 第二个包比较复杂，可以自定义模型。第一个...
AIC、BIC 等信息准则的物理意义是什么?
AIC通过在似然函数附近进行泰勒展开，巧妙地估算偏差，其形式为AIC = -2 * log似然 + 2 * p，其中p是模型的参数数量。而BIC则更进一步，利用边缘密度的Laplace近似，呈现出BIC = -2 * log似然 + p * log n，其中n是样本量，这个公式见Konishi和Kitagawa（2008）的第3.4和9.1节。信息准则的...
七种回归方法
5. 岭回归: 针对多重共线性问题，岭回归引入λ参数，通过L2正则化来降低标准误差，让你的模型更稳健。6. Lasso回归: 类似岭回归，但用绝对值惩罚系数替代，Lasso回归擅长特征选择，L1正则化助你识别模型中的关键特征组合。7. ElasticNet: L1和L2正则化的结合，ElasticNet在稳定性与变量选择之间找到了...
ISL读书笔记(六)线性模型选择和正则化
缩减方式通过限制和规则化模型系数来避免过拟合。岭回归通过引入惩罚项（如[公式]）限制系数，以保持模型简单。Lasso回归和岭回归的区别在于Lasso的绝对值惩罚，允许变量选择。这两种方法都能通过调整参数来控制模型的复杂性与可解释性。在高维数据处理中，常规方法可能失效，这时正则化和参数选择就显得尤为...
每个数据科学人都应该知道的7种回归技术
重点: 该回归的假设与最小二乘回归相同,但不假设正态性 它会缩小系数的值,但不会达到零,这表明没有特征选择功能 这是一种正则化方法,并使用l2正则化。 6.Lasso回归 类似于岭回归,Lasso(最小绝对收缩和选择算子)也会对回归系数的绝对大小进行限制。此外,它还能够降低线性回归模型的可变性并提高其准确性。请...
为什么在研究经济变量之间的非确定性关系时,回归分析是唯一可用的分析方...
ElasticNet是Lasso和Ridge回归技术的混合体。它使用L1来训练并且L2优先作为正则化矩阵。当有多个相关的特征时,ElasticNet是很有用的。Lasso 会随机挑选他们其中的一个,而ElasticNet则会选择两个。Lasso和Ridge之间的实际的优点是,它允许ElasticNet继承循环状态下Ridge的一些稳定性。数据探索是构建预测模型的必然组成部分...
ElasticNet回归的python实现及与岭回归、lasso的效果比较
Python中，ElasticNet回归通过sklearn库中的ElasticNetCV和ElasticNet函数实现，以iris数据集为例进行演示。关键参数包括alpha（正则化强度）和l1_ratio（l1和l2正则化比例）。通过调整这些参数，可以优化模型性能。对比实验显示，在相同的λ值下，ElasticNet的RMSE（均方根误差）介于岭回归（0.249491）和...
