Python中LARS和Lasso回归之最小角算法Lars分析波士顿住房数据实例

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23178

回归算法最小角回归（LARS）通过高维数据的线性组合提供变量。它与正向逐步回归有关。在这种方法中，在每个步骤中选择最相关的变量，其方向在两个预测因子之间是等角的。

在本教程中，我们将学习如何用Python中的LARS和Lasso Lars算法拟合回归数据。我们将在本教程中估计住房数据集。这篇文章包括

  1. 准备数据

  2. 如何使用LARS

  3. 如何使用Lasso LARS

让我们从加载所需的包开始。

from sklearn import linear_model

准备数据

我们将加载波士顿的数据集，并将其分成训练和测试两部分。

boston = load_boston()
xtrain, xtest, ytrain, ytest=train\_test\_split(x, y, test_size=0.15)

如何使用LARS

我们将用Lars()类定义模型（有默认参数），并用训练数据来拟合它。

Lars().fit(xtrain, ytrain)

并检查模型的系数。

print(lars.coef_)
\[-1.16800795e-01  1.02016954e-02 -2.99472206e-01  4.21380667e+00
 -2.18450214e+01  4.01430635e+00 -9.90351759e-03 -1.60916999e+00
 -2.32195752e-01  2.80140313e-02 -1.08077980e+00  1.07377184e-02
 -5.02331702e-01\]

接下来，我们将预测测试数据并检查MSE和RMSE指标。

mean\_squared\_error(ytest, ypred)
print("MSE: %.2f" % mse)
MSE: 36.96
print("RMSE: %.2f" % sqrt(mse))
RMSE: 6.08

最后，我们将创建绘图，使原始数据和预测数据可视化。

plt.show()

如何使用Lasso Lars

LassoLars是LARS算法与Lasso模型的一个实现。我们将用LassoLars()类定义模型，将α参数设置为0.1，并在训练数据上拟合模型。

LassoLars(alpha =.1).fit(xtrain, ytrain)

我们可以检查系数。

print(coef_)
\[ 0.          0.          0.          0.          0.          3.00873485
  0.          0.          0.          0.         -0.28423008  0.
 -0.42849354\]

接下来，我们将预测测试数据并检查MSE和RMSE指标。

predict(xtest)
print("MSE: %.2f" % mse)
MSE: 45.59
print("RMSE: %.2f" % sqrt(mse))
RMSE: 6.75

最后，我们将创建绘图，使原始数据和预测数据可视化。

plt.show()

在本教程中，我们已经简单了解了如何用LARS和Lasso Lars算法来拟合和预测回归数据。

参考文献

  1. Least Angle Regression, by Efron Bradley; Hastie Trevor; Johnstone Iain; Tibshirani Robert (2004)

  2. Least-Angel Regression, Wikipedia

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