ridgeCV

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ridgeCV(ds, yColName, xColNames, [alphas=[0.01,0.1,1.0]], [intercept=true], [normalize=false], [maxIter=1000], [tolerance=0.0001], [solver='svd'], [swColName])

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使用五折交叉验证法进行岭回归（ridge）估计，输出最优参数对应的岭回归模型。结果为一个字典，包含以下 key：

  • modelName：模型名称，ridgeCV 方法对应的模型名为 "ridgeCV"。

  • coefficients：模型的回归系数。

  • intercept：截距。

  • xColNames：数据源中自变量的列名。

  • predict：用于预测的函数。

  • alpha：交叉验证选择的惩罚量。



参数

alphas 是浮点型标量或向量，表示乘以L1范数惩罚项的系数。默认值是 [0.01, 0.1, 1.0]。

注： 除 alphas 参数外，其它参数都和 ridge 的参数相同，参数描述可参考 ridge。这里仅说明 alphas 参数。

例子

y = [225.720746,-76.195841,63.089878,139.44561,-65.548346,2.037451,22.403987,-0.678415,37.884102,37.308288]
x0 = [2.240893,-0.854096,0.400157,1.454274,-0.977278,-0.205158,0.121675,-0.151357,0.333674,0.410599]
x1 = [0.978738,0.313068,1.764052,0.144044,1.867558,1.494079,0.761038,0.950088,0.443863,-0.103219]
t = table(y, x0, x1);

ridgeCV(t, `y, `x0`x1);

返回如下：

coefficients->[94.3410,14.2523]
predict->coordinateDescentPredict
modelName->ridgeCV
xColNames->[x0,x1]
intercept->0.1063
alpha->0.0100