拟合

防止过拟合
1减少特征
2增加数据量
3正则化



个人理解:LASSO与岭回归就是标准方程法下的变形，代价函数等价于常规梯度下降的L1，L2形式

'''
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。

RidgeCV：岭回归，CV是交叉验证
alphas是岭回归系数
shape形状中，第0列是样本数量，第1列是第一维（第一个特征），第2列是第二维

'''
岭回归
import numpy as np
from numpy import genfromtxt
from sklearn import linear_model
import matplotlib.pyplot as plt
data=genfromtxt(r"longley.csv",delimiter=',')#导入
x_data=data[1:,2:]#切片
y_data=data[1:,1]#切片
alphas_to_test=np.linspace(0.001,1)#等差数列
model=linear_model.RidgeCV(alphas=alphas_to_test,store_cv_values=True)#建模
model.fit(x_data,y_data)#训练
print(model.alpha_,model.cv_values_.shape)#得值
plt.plot(alphas_to_test,model.cv_values_.mean(axis=0))
plt.plot(model.alpha_,min(model.cv_values_.mean(axis=0)),'ro')
plt.show()

Lasso
import numpy as np
from numpy import genfromtxt
from sklearn import linear_model
data=genfromtxt(r"longley.csv",delimiter=',')#导入
x_data=data[1:,2:]#切片
y_data=data[1:,1]#切片
model=linear_model.LassoCV()
model.fit(x_data,y_data)#训练
print(model.alpha_,model.coef)#得值
print(model.predict(x_data[-2,np.newaxis]))

正则化时指数q取值可以有很多种

弹性网结合了L1L2正则化

import numpy as np
from numpy import genfromtxt
from sklearn import linear_model
data=genfromtxt(r"longley.csv",delimiter=',')#导入
x_data=data[1:,2:]#切片
y_data=data[1:,1]#切片
model=linear_model.ElasticNetCV()#与Lasso例程就这个不同！
model.fit(x_data,y_data)#训练
print(model.alpha_,model.coef)#得值
print(model.predict(x_data[-2,np.newaxis]))