24 Dicembre 2021
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Cos’è Alpha in Lasso?

Spesso vogliamo condurre un processo chiamato regolarizzazione, in cui penalizziamo il numero di caratteristiche in un modello al fine di mantenere solo le caratteristiche più importanti. Questo può essere particolarmente importante quando si ha un set di dati con oltre 100.000 caratteristiche.

La regressione Lasso è una tecnica di modellazione comune per fare la regolarizzazione. La matematica che c’è dietro è piuttosto interessante, ma in pratica, quello che dovete sapere è che la regressione Lasso ha un parametro, alfa, e più alto è alfa, più i coefficienti delle caratteristiche sono zero.

Cioè, quando alpha è 0, la regressione Lasso produce gli stessi coefficienti di una regressione lineare. Quando alfa è molto molto grande, tutti i coefficienti sono zero.

In questo tutorial, eseguo tre regressioni lasso, con vari livelli di alfa, e mostro l’effetto risultante sui coefficienti.

Preliminari

Caricare i dati

Eseguire tre regressioni lazo, con vari livelli di alfa

Nome della caratteristica Alfa = 0,000100 Alfa = 0,500000 Alfa = 10.000000
0 CRIM -0.920130 -0.106977 -0.0
1 ZN 1.080498 0.000000 0.0
2 INDUS 0.142027 -0.000000 -0.0
3 CHAS 0.682235 0.397399 0.0
4 NOX -2.059250 -0.000000 -0.0
5 RM 2.670814 2.973323 0.0
6 AGE 0.020680 -0.000000 -0.0
7 DIS -3.104070 -0.169378 0.0
8 RAD 2.656950 -0.000000 -0.0
9 TAX -2.074110 -0.000000 -0.0
10 PTRATIO -2.061921 -1.599574 -0.0
11 B 0.856553 0.545715 0.0
12 LSTAT -3.748470 -3.668884 -0.0

Notate che all’aumentare del valore alfa, più caratteristiche hanno un coefficiente di 0.

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Qual è l’importanza di alfa in lasso?

La regressione Lasso è una tecnica di modellazione comune per fare la regolarizzazione. La matematica che c’è dietro è piuttosto interessante, ma in pratica, quello che devi sapere è che la regressione Lasso è dotata di un parametro, alfa, e più alto è alfa, più i coefficienti delle caratteristiche sono zero.

Cos’è alfa nella validazione incrociata?

alfa. Un vettore di valori alfa per cui fare la convalida incrociata. L’impostazione predefinita è una sequenza di 11 valori più strettamente distanziati intorno ad alfa = 0. Per i metodi predict e coef, il valore specifico di alfa per il quale restituire le previsioni/coefficienti di regressione.

Cos’è alfa in rete elastica?

Oltre ad impostare e scegliere un valore di lambda, elastic net ci permette anche di sintonizzare il parametro alfa, dove = 0 corrisponde a ridge e = 1 a lasso. In parole povere, se inseriamo 0 per alfa, la funzione di penalizzazione si riduce al termine L1 (ridge) e se impostiamo alfa a 1 otteniamo il termine L2 (lasso).

Cos’è la normalizzazione alfa?

Alpha è un parametro per il termine di regolarizzazione, ovvero il termine di penalizzazione, che combatte l’overfitting vincolando la dimensione dei pesi. L’aumento di alfa può correggere un’alta varianza (un segno di overfitting) incoraggiando pesi più piccoli, con il risultato di una trama di confine decisionale che appare con curvature minori.

Cos’è la convalida incrociata?

La convalida incrociata è una procedura di ricampionamento usata per valutare i modelli di apprendimento automatico su un campione di dati limitato. La procedura ha un singolo parametro chiamato k che si riferisce al numero di gruppi in cui un dato campione di dati deve essere diviso. Come tale, la procedura è spesso chiamata k-fold cross-validation.

Qual è meglio lasso o ridge?

Pertanto, il modello lasso predice meglio di entrambi, lineare e ridge. … Pertanto, lasso seleziona solo alcune caratteristiche mentre riduce i coefficienti delle altre a zero. Questa proprietà è nota come selezione delle caratteristiche e che è assente nel caso di ridge.

La rete elastica è migliore di lasso?

Per concludere, Lasso, Ridge e Elastic Net sono metodi eccellenti per migliorare le prestazioni del vostro modello lineare. … Elastic Net combina l’eliminazione delle caratteristiche da Lasso e la riduzione dei coefficienti delle caratteristiche dal modello Ridge per migliorare le previsioni del tuo modello.

Perché lasso restringe lo zero?

Il lasso esegue il restringimento in modo che ci siano “angoli” nel vincolo, che in due dimensioni corrisponde ad un diamante. Se la somma dei quadrati “colpisce” uno di questi angoli, allora il coefficiente corrispondente all’asse si riduce a zero. … Quindi, il lasso esegue il restringimento e (effettivamente) la selezione dei sottoinsiemi.

Qual è il vantaggio della normalizzazione dei livelli rispetto alla normalizzazione dei lotti?

La normalizzazione dei livelli normalizza l’input attraverso le caratteristiche invece di normalizzare le caratteristiche di input attraverso la dimensione del batch nella normalizzazione batch. Un mini-batch consiste in più esempi con lo stesso numero di caratteristiche.

Qual è l’uso dei parametri apprendibili nel livello di normalizzazione batch?

β e γ sono essi stessi parametri apprendibili che vengono aggiornati durante l’addestramento della rete. Gli strati di normalizzazione batch normalizzano le attivazioni e i gradienti che si propagano attraverso una rete neurale, rendendo la formazione della rete un problema di ottimizzazione più facile.

Quali sono i tipi di convalida incrociata?

È possibile leggere ulteriormente, il funzionamento e l’implementazione di 7 tipi di tecniche di convalida incrociata.Leave p-out cross-validation: … Leave-one-out cross-validation: … Holdout cross-validation: … k-fold cross-validation: … Sottocampionamento casuale ripetuto: … Convalida incrociata stratificata k-fold: … Convalida incrociata delle serie temporali:Altri articoli…-Sep 13, 2020

La convalida incrociata migliora la precisione?

La convalida incrociata k-fold ripetuta fornisce un modo per migliorare le prestazioni stimate di un modello di apprendimento automatico. … Questo risultato medio dovrebbe essere una stima più accurata della vera performance media sottostante sconosciuta del modello sul set di dati, come calcolato utilizzando l’errore standard.

Qual è il vantaggio di lasso rispetto a Ridge?

Un ovvio vantaggio della regressione lasso rispetto alla regressione ridge è che produce modelli più semplici e più interpretabili che incorporano solo un set ridotto di predittori. Tuttavia, né la regressione di cresta né il lazo domineranno universalmente l’altro.

Il lasso è L1 o L2?

Un modello di regressione che usa la tecnica di regolarizzazione L1 è chiamato Lasso Regression e il modello che usa L2 è chiamato Ridge Regression. La differenza chiave tra questi due è il termine di penalizzazione.

Perché abbiamo bisogno di lasso?

Motivazione. Lasso è stato introdotto per migliorare l’accuratezza della previsione e l’interpretabilità dei modelli di regressione. Seleziona un set ridotto di covariate conosciute da usare in un modello.

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