回答情况：
提问时间：
问题标签：
有一次，我看到了使用基于scikit-learn的lasso模型的代码段lasso.fit(X_train, y_train);我可以理解lasso.fit和lasso_predict，但是lasso.score通常提供什么呢？
浏览 0提问于2020-08-27得票数 0
我有一个相当复杂的Lasso 8方法(自定义标记)，我想在Lasso 8和Lasso 9中运行。(在我们过渡到Lasso 9期间，我们已经设置了指向具有不同主机名的同一个web根的虚拟主机。)我已经将Lasso 8方法简化到以下几个方面，它仍然不会在Lasso 9中运行：结果来自Lasso 9的错误如下：
3:1 myfile.lasso
无论是使用我的20
浏览 6修改于2019-08-09得票数 0
回答已采纳
2回答
coefficients lasso = Lasso(alpha = 0, fit_intercept=True, normalize=True, max_iter=1000) return lasso.coef_
# Sort coeff
浏览 9修改于2018-05-29得票数 2
1回答
我想要实现像autocad的套索选择在2D.Blue是完全包含和绿色是部分(例如:如果你选择一个部分线)。我正在寻找一个足够好的算法来实现这个目标。套索选择是任意多边形(可以是凹的或凸的，也可以是自相交的)。三角剖分方法的问题是，我不知道如何知道，如果一条线是完全包含，因为部分线可以在任何多边形。有没有更好的工作方法？
浏览 2提问于2015-04-30得票数 1
回答已采纳
1回答
cv.glmnet(as.matrix(mtcars[,c(1,3:9)]), mtcars[,c(2)], alpha=1, nfolds=10, type.measure="mse")y <- predict(lasso.mod
浏览 5修改于2017-06-11得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试配置一个运行Apache和Lasso的OSX Mavericks服务器。为了安全和方便，我只希望属于特定" web“组的用户能够访问web根目录。dseditgroup -o create websudo dseditgroup -o edit -a _lasso我还尝试将_www和_lasso组添加到web组中，并在实例管理器中创建一个新的套索实例，并将有效组设置为"web“。奇怪的是，直接设置_lasso</
浏览 0修改于2019-08-09得票数 0
我使用cv.glmnet()执行交叉验证，在默认情况下是10-fold。library(tm)library(e1071)library(ggplot2)
testingData <- read.csv("test.csv",sep=",",
浏览 9提问于2016-03-15得票数 0
回答已采纳
我试着用glmnet和lasso泊松回归做变量选择。如果我使用：但我被要求用“越轨”作为衡量手段。我跑的时候出错了：
model.lasso <- glmnet(X,ED.visits, type.measure=c("deviance"), family="poisson", alpha=1, nlambda
浏览 0修改于2019-11-20得票数 0
回答已采纳
我在Matlab2013a中使用lasso函数。它的工作如下： r = [0;2;0;-3;0];%Construct the lasso[B FitInfo] = lasso(X,Y,'CV',10); %B is a p-by-L matrix, where p is the %number of predictors (columns
浏览 4提问于2015-09-01得票数 0
回答已采纳
1回答
我认为我有一个类似的问题，所以用户，但在把缩小的lasso库的实际lasso代码，我仍然没有得到一个工作输出。.classed("selected",false); .classed("not_possible",true)};
var lass
浏览 2修改于2019-08-08得票数 0
回答已采纳
import figure这个密码..。on_lasso = CustomJS(args=dict(), code='''
console.log(cb_obj.selected);
浏览 0修改于2018-08-07得票数 7
回答已采纳
我认为在神经网络中，引入lasso的损失函数使模型更简单，并通过将某些特征自动减少到0来引入更多的稀疏性。我想这基本上就是套索回归的结果吧？
浏览 0提问于2019-06-25得票数 1
回答已采纳
1回答
我试图确定我的特征在我的分类使用拉索的重要性。不过，我找不到任何参考或指引。据我所知，套索主要是用于回归，但是，有什么方法或指导方针，我可以工作吗？
浏览 4修改于2016-01-11得票数 3
回答已采纳
1回答
我有一个包含大量数据的txt文件。如何使用套索或脊估计来拟合回归方程？然而，我不知道这一段在做什么。我在一个网站上找到了它，我不知道应该把什么价值观放在那里。如何利用这些信息来拟合回归方程呢？
浏览 5提问于2012-12-10得票数 2
我想使用Logistic Random Effects Lasso/Logistic Fixed Effects Lasso执行特征选择。然而，在我的估算过程中，glmnet的默认设置是，我使用的是横截面数据，而我希望R将我的数据视为面板数据，因此它会对Logistic Lasso建模，而我想要的是Logistic Random EffectsLasso/Logistic Fixed Effects Lasso模型。在下面的代码中，所有的个体都被汇集在一起，我甚至在这个Logistic
浏览 24提问于2019-05-01得票数 1
1回答
我想在原始的第280页上复制示例1的结果。
我使用了训练、验证、测试分割方法来找到test MSE的估计值。我试着手工计算几个test MSE估计，在模拟重复之前检查我是否走对了路。但我发现的te
浏览 1修改于2020-06-20得票数 0
回答已采纳
从许多文献中，我了解了岭回归的方法，即：拉索回归的方法是：当我读到"“中的”实施Lasso和Ridge回归“时，作者解释说：
它的作者还提供了代码行
浏览 2提问于2019-05-31得票数 0
回答已采纳
我试图找出拉索回归的最佳参数：model_tuner = Lasso在我的例子中，错误是由下限0.000005非常小这一事实产生的，但是这是一个合理的值，正如通过信息标准解决调优问题所表明的那样：<
浏览 27提问于2022-09-19得票数 0
回答已采纳
同样的问题当我为拉索做的时候l_parameters = {'lasso__alpha:':[1e-15, 1e-10, 1e-8, 1e-4, 1e-3, 1e-2, 1, 5, 10, 20]}
lasso_regressor = GridSearchCV(lasso, l_parameters, scoring = 'ne
浏览 3修改于2020-10-01得票数 1
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号