LASSO回归
LASSO回归通过L1正则化实现变量选择与防止过拟合,是高维数据分析中的常用方法。本文详解其数学原理、与岭回归的对比、优缺点及R语言实战。
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LASSO回归通过L1正则化实现变量选择与防止过拟合,是高维数据分析中的常用方法。本文详解其数学原理、与岭回归的对比、优缺点及R语言实战。
Logistic回归虽然名字叫”回归” ,但却是一种分类学习方法。使用场景大概有两个:第一用来预测,第二寻找因变量的影响因素。
配合 `q2_part1.py` 中的双路径浅层决策树代码食用