有人能给我一个关于 SKlearn Ridge Regression 中参数 Alpha 的易于理解的解释吗？ ？它如何影响功能等？
例子会很有帮助:)
最佳答案
岭回归最小化目标函数:
||y - Xw||^2_2 + alpha * ||w||^2_2
该模型求解回归模型，其中损失函数是线性最小二乘函数，正则化由 l2-范数给出。简而言之，alpha 是一个参数，表示岭回归应该在多大程度上防止过度拟合!
假设您有三个参数W = [w1, w2, w3]。在过拟合的情况下，损失函数可以拟合 W=[0.95, 0.001, 0.0004] 的模型，这意味着它对第一个参数有很大的偏差。但是，alpha * ||w||^2_2 在这些情况下会增加损失函数，并尝试将所有参数保持在某种边界内以防止过度拟合。例如，使用正则化器，W 可以是 W=[0.5, 0.2, 0.33]。当您增加 alpha 时，您会插入 Ridge 回归更加稳健地防止过度拟合，但可能会出现更大的训练误差。
关于python - 岭回归中的参数Alpha是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/59742169/