在本资源中，我们主要探讨的是利用机器学习中的回归算法来预测葡萄酒的质量。回归是一种预测性的建模技术，用于研究两个或多个变量间的关系，尤其是因变量与一个或多个自变量之间的关系。在这个实战案例中，我们将关注Lasso、Ridge和ElasticNet三种回归算法，它们都是线性模型的变种，特别适用于处理具有大量特征或者存在多重共线性的数据集。 让我们了解下Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）。Lasso回归在最小化平方误差的同时，引入了L1正则化项，这使得部分系数变为零，从而实现特征选择的效果。通过这种方式，Lasso不仅可以减少过拟合的风险，还能帮助我们理解哪些特征对目标变量的影响更为显著。 接着是Ridge回归（岭回归），它采用了L2正则化，即在损失函数中添加了特征权重的平方和。与Lasso不同，Ridge不会使系数完全变为零，而是将所有系数都缩小到一个较小的值，这样可以保持所有特征的贡献，同时降低模型复杂度，防止过拟合。 ElasticNet是Lasso和Ridge的结合体，它综合了两者的优点。ElasticNet引入了L1和L2正则化的线性组合，既保留了特征选择的能力，又保持了模型的稳定性。在特征之间有强相关性的情况下，ElasticNet往往比单独使用Lasso或Ridge表现更好。 在这个实战项目中，我们将使用葡萄酒质量数据集（winequality-red.csv），这是一个常见的多变量数据集，包含了红葡萄酒的各种化学属性，如酒精含量、酸度等，以及对应的葡萄酒质量评分。通过这个数据集，我们可以训练和比较上述三种回归模型的预测性能，通常我们会使用交叉验证来评估模型的稳定性和泛化能力。 10_葡萄酒质量预测.py 文件应该包含了整个分析过程的Python代码。代码可能涵盖了数据预处理（例如缺失值处理、特征缩放）、模型训练（使用sklearn库中的Lasso、Ridge和ElasticNet类）、模型评估（如均方误差、R^2分数等指标）以及可能的模型调优步骤。 这个实战案例旨在帮助我们理解和应用不同的回归算法，特别是在处理具有大量特征的数据集时，如何通过正则化技术来提升模型的预测能力和解释性。通过对Lasso、Ridge和ElasticNet的比较，我们可以更深入地理解它们在实际问题中的适用场景，为未来的工作提供有价值的参考。

参考 6.2.2 Kernel Ridge Regression, An Introduction to Support Vector Machines and other Kernel-based Learning Methods, Nello Cristianini 和 John Shawe-Taylor 参考 7.3.2 Kernel Methods for Pattern Analysis, John Shawe-Taylor University of Southampton, Nello Cristianini 加州大学戴维斯分校核岭回归 (KRR) 将岭回归（线性最小二乘与 l2 范数正则化）与核技巧相结合。 因此，它学习了由相应内核和数据引起的空间中的线性函数。 对于非线性内核，这对应于原始空间中的非线性函数。 Kernel Ridge 学习的模型形式与支持向量回归（SVR

基于波士顿房价数据集，分别使用LinearRegressio，Lasso，ridge, Elastic net线性回归模型进行房价预测，对比模型优劣。适用于建模竞赛的模型选择与调参。 可在博主的机器学习算法专栏中找到对代码的逐句讲解。

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pyLinearRegression 具有l2-norm（Ridge回归）的线性回归的Python实现 用法 专案追踪志上的一系列网志文章 每个算法都包含在其自己的文件夹中。 依存关系 Python 3+ 麻木 matplotlib仅用于演示 免责声明 仅用于教育目的。 使用风险自负。

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1. 数据加载 假如进行房价的预测，这里加载的数据共1000条，共十个维度（十个特征），除了id以外，其余的都是自变量（9个可用） import pandas as pd import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt os.chdir(r"C:\Users\86177\Desktop") df = pd.read_csv('sample_data_sets.csv') print(df.columns) print(df.shape) –> 输出的结果为： Index(['id', 'complete_year',