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elasticnet()

阅读（2252） 标签: 弹性网络, 建模, 预测,

描述：

用弹性网络回归建模和预测。

语法：

elasticnet (X, Y, learning_rate, iterations, l1, l2)

用弹性网络回归拟合X和Y，返回模型信息，包括系数矩阵和截距。模型信息可以作为elasticnet (X’, F)中的参数F进行拟合计算。

elasticnet (X’, F)

计算同列数矩阵的拟合结果，即用模型F在X’上进行预测，返回向量。

备注：

外部库函数，外部库的使用请参考《外部库使用指南》。

用弹性网络回归建模和预测。

参数：

X

矩阵。

Y

向量，和X行数相同。

learning_rate

学习率，(0,1)之间的小数，默认值0.01。

iterations

迭代次数，默认值1000。

l1

l1系数，默认值0.9。

l2

l2系数，默认值0.1。

X’

和X列数相同的矩阵。

F

elasticnet(X, Y, learning_rate, iterations, l1, l2)的返回结果。

返回值：

矩阵/向量

示例：

 

A

 

1

[[1.1,1.1],[1.4,1.5],[1.7,1.8],[1.7,1.7],[1.8,1.9],[1.8,1.8],[1.9,1.8],[2.0,2.1],[2.3,2.4],[2.4,2.5]]

 

2

[16.3,16.8,19.2,18,19.5,20.9,21.1,20.9,20.3,22]

 

3

=elasticnet(A1,A2,0.01,10000,0.9,0.1)

用elasticnet回归拟合A1和A2，返回值A3(1)为系数矩阵，A3(2)为截距。

4

=elasticnet(A1,A3)

用模型A3预测A1，可以和真实值A2对比。