【问题标题】:LASSO feature selection result and selection of the best featuresLASSO 特征选择结果和最佳特征的选择
【发布时间】:2021-07-26 11:58:35
【问题描述】:

现在我将 Lasso 用于特征选择,特征回归系数的结果在(负/正/零)值之间混合。

我知道“任何具有非零回归系数的特征都会被 LASSO 算法“选择”。

这是否意味着我可以使用所有正值和负值并仅根据“值”对其进行排序而忽略其正值或负值?

(只关心大小而不管它的方向)!

请回答我,如果您可以向我推荐任何与此相关的简单文档,请将其附上或设置其名称...

【问题讨论】:

    标签: linear-regression feature-selection negative-number lasso-regression magnitude


    【解决方案1】:

    在 LASSO 回归中,L1 正则化可以导致一些系数变为 0。只有非零的系数会保留在最终模型中,无论它们的方向如何(即系数的符号)。系数的符号告诉您自变量与结果是正相关还是负相关。

    所以,要明确回答您的问题“我可以在最终模型中使用所有具有正系数和负系数的变量吗”,是的,您可以。仅从模型中丢弃系数为 0 的变量。

    查看herehere 了解更多信息和示例。

    【讨论】:

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