求岭回归系数
用解析法和公式法估计下列数据出岭回归的系数，[[ 2.97009440e+01 -9.36048600e-011.46391298e+00 ... -1.30668470e+00
9.81792810e-016.77344415e-01]
[ 4.09059958e+011.50302685e+002.80556034e-01 ...2.03195865e+00
6.62258798e-01 -1.89685398e-01]
[ 5.07693286e+012.05553997e+00 -8.73402472e-01 ...1.16796886e+00
-1.91792318e-01 -3.14072458e-01]
...
[ 6.80218026e+01 -7.67736656e-012.26931771e-01 ...9.94061838e-01
4.27431502e-02 -6.17037984e-02]
[ 3.69402499e+01 -1.46564885e-012.39552595e-01 ...1.66257363e+00
-3.77344475e-01 -1.58894011e+00]
[ 2.96139574e+01 -1.25274067e-01 -2.14914404e-01 ...1.77702623e+00
8.76397046e-011.30265612e+00]]
岭回归是一种用于解决多重共线性问题的回归分析方法。它通过加入一个惩罚项来减小回归系数的大小，从而减小模型过拟合的可能性。
解析法和公式法都可以用来估计岭回归的系数。下面我将分别介绍两种方法的实现步骤。
首先，让我们导入必要的库：
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Ridge
接下来，给出数据集 `, `，其中 `xi` 是自变量， `yi` 是因变量。
### 解析法：
使用解析法来估计岭回归的系数，可以通过以下步骤实现：
# 构建设计矩阵X
X = np.array([]).T
# 构建响应向量y
y = np.array()
# 计算 X^T * X 的逆矩阵
XtX_inv = np.linalg.inv(np.dot(X.T, X))
# 设置岭参数
alpha = 0.1
# 计算岭回归系数
beta = np.dot(np.dot(XtX_inv, X.T), y)
# 输出结果
print(beta)
### 公式法：
使用公式法来估计岭回归的系数，可以通过调用 `sklearn` 库中的 `Ridge` 类实现：
# 构建设计矩阵X
X = np.array([])
# 构建响应向量y
y = np.array()
# 设置岭参数
alpha = 0.1
# 创建岭回归对象
ridge = Ridge(alpha=alpha)
# 拟合数据
ridge.fit(X, y)
# 输出系数
print(ridge.coef_)
以上就是使用解析法和公式法估计岭回归系数的步骤。希望能对你有所帮助！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
页:
[1]