如何使用 Ridge 和 Lasso 回归处理数据集中潜在的多重共线性？

Question

包含各种房屋信息的数据集，包括其大小、卧室数量、浴室数量、年龄和相应的销售价格。目标是建立一个线性回归模型，可以根据这些自变量准确预测房屋的销售价格，同时考虑数据中潜在的多重共线性。

数据集以下格式：

house_data.csv 面积、卧室、浴室、年龄、价格 2500,4,3,25,550000 3000,3,2,15,625000

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge, Lasso
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Load the dataset
house_data = pd.read_csv('house_data.csv')
X = house_data[['size', 'bedrooms', 'bathrooms', 'age']]
y = house_data['price']

# Split the data into train and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Standard linear regression
linear_reg = LinearRegression()
linear_reg.fit(X_train, y_train)
linear_score = linear_reg.score(X_test, y_test)
print(f'Standard Linear Regression Score: {linear_score}')

虽然上面的代码适用于标准线性回归，但我正在努力解决以下问题：

1. 如何确定岭回归中正则化参数（alpha）的最佳值？
2. 如何在处理数据集中的多重共线性的同时有效实现 Lasso 回归？

Answer 1

1. 确定岭回归参数最佳值的最佳方法是通过实验。您可以使用 K 折交叉验证来通过验证模型的不同 alpha 值来帮助选择此参数。本教程应该为您指明正确的方向。 https://machinelearningmastery.com/ridge-regression-with-python/

2. 也许我错过了你的第二个问题的要点，套索回归是一种处理多重共线性的方法。你也可以研究一下PCA。本教程可能会有所帮助。 https://www.kaggle.com/code/marcinrutecki/multicollinearity-detection-and-remedies