scikit-learn中岭回归的系数路径

debugcn 发表于 Dev

用户名

从pandas DataFrame开始，d_train（774行）：

想法是按照此处的示例研究脊系数路径。

在该示例中，以下是变量类型：

X, y, w = make_regression(n_samples=10, n_features=10, coef=True,
                          random_state=1, bias=3.5)
print X.shape, type(X), y.shape, type(y), w.shape, type(w)

>> (10, 10) <type 'numpy.ndarray'> (10,) <type 'numpy.ndarray'> (10,) <type'numpy.ndarray'>

为了避免在这个stackoverflow讨论中提到的问题，我将所有内容都转换为numpy数组：

predictors = ['p1', 'p2', 'p3', 'p4']
target = ['target_bins']
X = d_train[predictors].as_matrix()
### X = np.transpose(d_train[predictors].as_matrix())
y = d_train['target_bins'].as_matrix()
w = numpy.full((774,), 3, dtype=float)
print X.shape, type(X), y.shape, type(y), w.shape, type(w)
>> (774, 4) <type 'numpy.ndarray'> y_shape: (774,) <type 'numpy.ndarray'>     w_shape: (774,) <type 'numpy.ndarray'>

然后，我只运行了（a）示例中的确切代码，（b）将参数添加fit_intercept = True, normalize = True到ridge调用（我的数据未缩放）以获得相同的错误消息：

my_ridge = Ridge()
coefs = []
errors = []
alphas = np.logspace(-6, 6, 200)

for a in alphas:
    my_ridge.set_params(alpha=a, fit_intercept = True, normalize = True)
    my_ridge.fit(X, y)
    coefs.append(my_ridge.coef_)
    errors.append(mean_squared_error(my_ridge.coef_, w))
>> ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [4, 774]

正如代码的注释部分指出的那样，我也尝试了“相同”代码，但使用了转置的X矩阵。在创建之前，我还尝试缩放数据X matrix。得到了相同的错误消息。

最后，我使用“ RidgeClassifier”做了同样的事情，并且得到了不同的错误消息。

>> Found input variables with inconsistent numbers of samples: [1, 774]

问题：我不知道这是怎么回事-您能帮忙吗？

在Canopy 1.7.4.3348（64位）上使用python 2.7和scikit-learn 18.01-3和pandas 0.19.2-2

谢谢你。

桑迪潘·戴（Sandipan Dey）

您需要具有与w要素数量一样多的权重（因为您学习了每个要素的权重），但是在代码中，权重向量的维数为774（这是训练数据集中的行数），这就是为什么这没用。将代码修改为以下代码（改为具有4个权重），一切将正常进行：

w = np.full((4,), 3, dtype=float) # number of features = 4, namely p1, p2, p3, p4
print X.shape, type(X), y.shape, type(y), w.shape, type(w)
#(774L, 4L) <type 'numpy.ndarray'> (774L,) <type 'numpy.ndarray'> (4L,) <type 'numpy.ndarray'>

现在，您可以从运行代码的其余部分http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_ridge_coeffs.html#sphx-glr-auto-examples-linear-model-plot-ridge-coeffs-py到alpha通过grid-search了解权重和误差如何随正则化参数变化，并获得下图