Model 套索CV或山脊CV中的ALPHA是否有一个最佳值,我们大多数时候都可以设置?

Model 套索CV或山脊CV中的ALPHA是否有一个最佳值,我们大多数时候都可以设置?,model,Model,我有10个数据集,我想知道我是否能得到套索或脊线的最佳alpha值。。。它会产生拟合不足或拟合过度等问题吗?Alpha Selection Visualizer演示了在线性模型正则化过程中Alpha的不同值如何影响模型选择。一般来说,alpha会增加正则化的影响,例如,如果alpha为零,则没有正则化,并且alpha越高,正则化参数对最终模型的影响就越大。 ' 另一方面,过高的Alpha会由于偏差(欠配合)而增加误差。因此,重要的是选择一个最佳的阿尔法,使误差在两个方向上最小化 第一:试图设置a

我有10个数据集,我想知道我是否能得到套索或脊线的最佳alpha值。。。它会产生拟合不足或拟合过度等问题吗?

Alpha Selection Visualizer演示了在线性模型正则化过程中Alpha的不同值如何影响模型选择。一般来说,alpha会增加正则化的影响,例如,如果alpha为零,则没有正则化,并且alpha越高,正则化参数对最终模型的影响就越大。 ' 另一方面,过高的Alpha会由于偏差(欠配合)而增加误差。因此,重要的是选择一个最佳的阿尔法,使误差在两个方向上最小化

第一:试图设置alpha来查找预先指定数量的重要特性不是一个好主意


当我还是ML的初学者时,我记得我对大约20个数据集做了这样的操作,其中我在套索中的alpha值为100,它工作得非常好。(改进)但第21个数据集拟合不足。因此,如果没有交叉验证和其他参数的超调,我不建议这样做。此外,当您可以计算预定义的最佳值时,还需要指定它们吗?

Alpha选择可视化工具演示了Alpha的不同值在线性模型正则化过程中如何影响模型选择。一般来说,alpha会增加正则化的影响,例如,如果alpha为零,则没有正则化,并且alpha越高,正则化参数对最终模型的影响就越大。 ' 另一方面,过高的Alpha会由于偏差(欠配合)而增加误差。因此,重要的是选择一个最佳的阿尔法,使误差在两个方向上最小化

第一:试图设置alpha来查找预先指定数量的重要特性不是一个好主意

当我还是ML的初学者时,我记得我对大约20个数据集做了这样的操作,其中我在套索中的alpha值为100,它工作得非常好。(改进)但第21个数据集拟合不足。因此,如果没有交叉验证和其他参数的超调,我不建议这样做。另外,当您可以计算它们时,需要指定预定义的最佳值吗