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在 Ridge 回归中,我们使用 L2
正则化解决 Ax=b
。直接计算由下式给出:
x = (ATA + alpha * I)-1ATb
我查看了 scikit-learn 代码,它们确实实现了相同的计算。但是,我似乎无法为 alpha > 0
重现这一点的最少代码。
import numpy as np
A = np.asmatrix(np.c_[np.ones((10,1)),np.random.rand(10,3)])
b = np.asmatrix(np.random.rand(10,1))
I = np.identity(A.shape[1])
alpha = 1
x = np.linalg.inv(A.T*A + alpha * I)*A.T*b
print(x.T)
>>> [[ 0.37371021 0.19558433 0.06065241 0.17030177]]
from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha = alpha).fit(A[:,1:],b)
print(np.c_[model.intercept_, model.coef_])
>>> [[ 0.61241566 0.02727579 -0.06363385 0.05303027]]
关于我可以做些什么来解决这个差异有什么建议吗?
最佳答案
此修改似乎对直接版本和 numpy 版本产生相同的结果:
import numpy as np
A = np.asmatrix(np.random.rand(10,3))
b = np.asmatrix(np.random.rand(10,1))
I = np.identity(A.shape[1])
alpha = 1
x = np.linalg.inv(A.T*A + alpha * I)*A.T*b
print (x.T)
from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha = alpha, tol=0.1, fit_intercept=False).fit(A ,b)
print model.coef_
print model.intercept_
看起来差异的主要原因是 Ridge
类具有参数 fit_intercept=True
(继承自 _BaseRidge
类)( source )
这是在将矩阵传递给 _solve_cholesky
函数之前应用数据居中过程。
这是 ridge.py 中执行此操作的行
X, y, X_mean, y_mean, X_std = self._center_data(
X, y, self.fit_intercept, self.normalize, self.copy_X,
sample_weight=sample_weight)
此外,您似乎试图通过添加 1 的列来隐式说明截距。如您所见,如果您指定 fit_intercept=False
附录:Ridge 类是否实际实现了直接公式?
这取决于求解器
参数的选择。
实际上,如果您没有在 Ridge
中指定 solver
参数,它默认采用 solver='auto'
(内部求助到 solver='cholesky'
)。这应该等同于直接计算。
严格来说,_solve_cholesky
使用 numpy.linalg.solve
而不是 numpy.inv
。但是可以很容易地检查出
np.linalg.solve(A.T*A + alpha * I, A.T*b)
产量与
相同np.linalg.inv(A.T*A + alpha * I)*A.T*b
关于python - 岭回归 : Scikit-learn vs. 直接计算与 alpha > 0 不匹配,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38562701/
来自文档: sklearn.preprocessing.MinMaxScaler.min_ : ndarray, shape (n_features,) Per feature adjustment
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