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我有以下运行简单 Ridge 回归的代码:
for col in cols: #zscore normalization
df[col] = (df[col] - df[col].mean())/df[col].std(ddof=0)
y = df['SPXR_{}D'.format(horizon)] #my dependent variable (future market returns)
x = df[cols] #a bunch of variables that predict market returns
model = linear_model.Ridge(alpha=0.5) #ridge regression, guess & check based alpha
res = model.fit(x, y)
我读到过使用数据的前半部分找到 alpha 是最简单的方法,但这怎么可能呢?
最佳答案
让我为您指出 2 个可能的方向。
1) 交叉验证:
2) 贝叶斯方法:
关于python - 为岭回归训练 alpha 值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49907180/
我的问题:非常具体。我正在尝试想出解析以下文本的最简单方法: ^^domain=domain_value^^version=version_value^^account_type=account_ty
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!