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算法求助

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发表于 2024-5-24 13:55:44 | 显示全部楼层 |阅读模式

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当惩罚项系数为0.8时,用解析法求解岭回归的系数
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发表于 2024-5-24 13:56:18 | 显示全部楼层
岭回归是一种常用的线性回归算法,在存在多重共线性(即自变量之间存在较强的相关关系)时,可以通过引入一个惩罚项来解决系数估计不稳定的问题。解析法是一种求解最优解的方法,它能够直接得到岭回归的系数,而无需使用迭代算法。

在岭回归中,我们通过最小化以下目标函数来求解:
J(β) = ∑(y - Xβ)^2 + α∑β^2
其中 `β` 是回归系数,`X` 是自变量矩阵,`y` 是因变量,`α` 是惩罚项的系数。

当惩罚项系数为0.8时,我们需要找到使目标函数最小化的回归系数 `β`。下面是一种使用解析法求解岭回归的系数的代码示例:
import numpy as np

# 构造自变量矩阵X和因变量向量y
X = np.array([...])  # 自变量矩阵,每一行是一个样本,每一列是一个特征
y = np.array([...])  # 因变量向量

# 计算X的转置矩阵
XT = np.transpose(X)

# 计算XT*X和XT*y
XTX = np.dot(XT, X)
XTy = np.dot(XT, y)

# 添加惩罚项系数
alpha = 0.8
I = np.identity(XTX.shape[0])  # 单位矩阵
XTX_alpha = XTX + alpha * I

# 求解回归系数
beta = np.linalg.solve(XTX_alpha, XTy)

print("岭回归系数:", beta)

请将代码中的 `[...]` 填充为实际的数据。这段代码首先构建了自变量矩阵 `X` 和因变量向量 `y`,然后计算了 `XTX` 和 `XTy`。接着,通过添加惩罚项系数 `alpha`,在原始的 `XTX` 上增加了正则项,得到 `XTX_alpha`。最后,使用 `numpy` 中的 `linalg.solve` 函数求解回归系数 `beta`,并打印输出。

注意在使用上述代码时,确保你已经安装了 `numpy` 库。如果没有安装,可以通过以下命令进行安装:
pip install numpy

希望对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。

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