2024-03-29 00:11:33 发布
网友
使用scikit学习:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LassoCV.html
具体来说,我感兴趣的是: 1) 如果eps增大,精度(精度)是增加还是减少? 2) 如果tol增加,精度(精度)是增加还是减少?在
公差与数值算法有关,该算法用于寻找lasso回归的目标函数的解,在这种情况下是坐标下降。它可能会最大程度地影响准确度,但不会影响你的预测。如果您的模型没有在设定的迭代限制内收敛,则需要调整它。目标函数描述了一个具有局部极大值和极小值的空间,改变公差可以帮助您更紧密地找到其中一个,或者越过一个然后转到另一个,但这并不能保证更好的准确性。"No free lunch"
我不太清楚。它在doc中指出,这是αmin与αmax的比值,α是惩罚项前面的系数。因此epsilon似乎会限制alpha值的路径,而alpha值正被坐标下降(优化)算法测试。我认为增加epsilon可以改进你的模型,但是在计算时间上要付出巨大的代价。在
公差与数值算法有关,该算法用于寻找lasso回归的目标函数的解,在这种情况下是坐标下降。它可能会最大程度地影响准确度,但不会影响你的预测。如果您的模型没有在设定的迭代限制内收敛,则需要调整它。目标函数描述了一个具有局部极大值和极小值的空间,改变公差可以帮助您更紧密地找到其中一个,或者越过一个然后转到另一个,但这并不能保证更好的准确性。"No free lunch"
我不太清楚。它在doc中指出,这是αmin与αmax的比值,α是惩罚项前面的系数。因此epsilon似乎会限制alpha值的路径,而alpha值正被坐标下降(优化)算法测试。我认为增加epsilon可以改进你的模型,但是在计算时间上要付出巨大的代价。在
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