4.4. 回归算法之岭回归

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回归算法之岭回归

具有L2正则化的线性最小二乘法。岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。当数据集中存在共线性的时候，岭回归就会有用。

sklearn.linear_model.Ridge

class sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, max_iter=None, tol=0.001, solver='auto', random_state=None)**
  """ :param alpha:float类型，正规化的程度 """
from sklearn.linear_model import Ridge
clf = Ridge(alpha=1.0)
clf.fit([[0, 0], [0, 0], [1, 1]], [0, .1, 1]))

方法

score(X, y, sample_weight=None)

clf.score()

属性

coef_

clf.coef_
array([ 0.34545455,  0.34545455])

intercept_

clf.intercept_
0.13636...