Lasso回归参数调优：使用GridSearchCV寻找最佳alpha值

使用GridSearchCV调优Lasso回归模型

本示例演示如何使用GridSearchCV来找到Lasso回归模型的最佳alpha参数。

代码示例

# 定义参数范围
param_grid = {'alpha': np.logspace(-4, 4, 9)}

# 创建Lasso模型
lasso = Lasso(max_iter=10000)

# 使用GridSearchCV寻找最佳参数
grid_search = GridSearchCV(lasso, param_grid, cv=5, scoring='r2')
grid_search.fit(x_poly, y)

# 输出最佳参数和对应的分数
print('Best Parameters: ', grid_search.best_params_)
print('Best Score: ', grid_search.best_score_)

# 使用最佳参数重新训练模型
reg = Lasso(alpha=grid_search.best_params_['alpha'], max_iter=10000)
reg.fit(x_poly, y)

# 输出最大预测值和对应的X矩阵内容
max_y = np.max(reg.predict(x_poly))
max_x = x[np.argmax(reg.predict(x_poly))]

print('Max Predicted y: ', max_y)
print('Corresponding X: ', max_x)

代码解释

param_grid = {'alpha': np.logspace(-4, 4, 9)}: 定义了参数范围，alpha参数的范围从10的-4次方到10的4次方，共有9个取值。
lasso = Lasso(max_iter=10000): 创建了一个Lasso模型，max_iter参数指定了最大迭代次数为10000次。
grid_search = GridSearchCV(lasso, param_grid, cv=5, scoring='r2'): 使用GridSearchCV进行网格搜索，lasso为要搜索的模型，param_grid为参数范围，cv为交叉验证的折数，scoring为评分标准（这里使用的是R平方）。
grid_search.fit(x_poly, y): 对x_poly和y进行拟合，寻找最佳参数。
print('Best Parameters: ', grid_search.best_params_): 输出最佳参数。
print('Best Score: ', grid_search.best_score_): 输出最佳分数。
reg = Lasso(alpha=grid_search.best_params_['alpha'], max_iter=10000): 使用最佳参数重新创建Lasso模型。
reg.fit(x_poly, y): 对x_poly和y进行拟合，使用最佳参数训练模型。
max_y = np.max(reg.predict(x_poly)): 预测x_poly对应的y的最大值。
max_x = x[np.argmax(reg.predict(x_poly))]: 找到使得预测值最大的x的值。
print('Max Predicted y: ', max_y): 输出最大预测值。
print('Corresponding X: ', max_x): 输出使得最大预测值的x的值。

总结

通过使用GridSearchCV，我们可以找到Lasso回归模型的最佳alpha参数，从而获得最佳的模型性能。