sklearn.linear_model.LassoLarsIC 提前停止

这是什么意思?当我使用 sklearn.linear_model.LassoLarsIC 时,出现了这样的提示:“提前停止 lars 路径,因为残差很小,当前的 alpha 值不再受到良好控制。”


回答:

sklearn/linear_model/least_angle.py 文件中,发出警告的那一行之前有一条注释:

# alpha 正在增加。这是由于 Cov 的更新引入了过多的数值误差,
# 这些误差大于与回归变量剩余的相关性。是时候退出操作了

希望这对你有帮助…

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注