Python 岭回归中的参数α是什么？

有人能给我一个关于SKlearn中的参数

Alpha

的可理解的解释吗？它如何影响功能等。？

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示例将很有帮助：）

岭回归将目标函数最小化：

|y-Xw | ^2 | u2+α*| w | ^2 | u2

该模型解决了一个回归模型，其中损失函数为线性最小二乘函数，正则化由l2范数给出。简单地说，

alpha

是岭回归应在多大程度上防止过度拟合的参数

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假设您有三个参数

W=[w1，w2，w3]

。在过度拟合情况下，损失函数可以拟合具有

W=[0.95,0.001,0.0004]

的模型，这意味着它高度偏向于第一个参数。但是，

alpha*| | | | | w | ^2| u 2

会在这些情况下增加损失函数，并尝试将所有参数保持在某种边界中，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，您正在推动岭回归对过度拟合更为稳健，但可能会导致更大的训练误差

我投票结束这个问题，因为它与编程无关@丹：你的问题不是关于编程，而是它在数学上是如何影响函数的？我真的不明白你的函数对象。@Dan那

| | w | | ^2_2

将本例中每个

[w1，w2，…]

的幂2相加，并将其添加到损失函数中。优化器尝试最小化损失函数。2的幂使大参数增加总损失函数的大损失。@Dan例如

| w | ^2_2

第一个例子是

sqrt（0.95*0.95+0.001*0.001+0.0004*0.0004）

第二个例子等于

sqrt（0.5*0.5+0.2*0.2+0.33*0.33）