简介
在本实验中，我们将学习如何使用 LassoLarsIC 估计器，通过 AIC 和 BIC 准则来选择最佳的 Lasso 模型。我们将使用 scikit-learn 中的糖尿病数据集。
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加载数据
我们将使用 load_diabetes 方法从 scikit-learn 中加载糖尿病数据集。
from sklearn.datasets import load_diabetes
X, y = load_diabetes(return_X_y=True, as_frame=True)
数据预处理
我们将使用 StandardScaler 方法对数据集进行缩放，并使用 AIC 准则拟合 LassoLarsIC 估计器。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LassoLarsIC
from sklearn.pipeline import make_pipeline
lasso_lars_ic = make_pipeline(StandardScaler(), LassoLarsIC(criterion="aic")).fit(X, y)
重新缩放 AIC 和 BIC
我们需要重新缩放 AIC 和 BIC，使其符合 [ZHT2007] 中的定义。
def zou_et_al_criterion_rescaling(criterion, n_samples, noise_variance):
"""Rescale the information criterion to follow the definition of Zou et al."""
return criterion - n_samples * np.log(2 * np.pi * noise_variance) - n_samples
aic_criterion = zou_et_al_criterion_rescaling(
lasso_lars_ic[-1].criterion_,
n_samples,
lasso_lars_ic[-1].noise_variance_,
)
index_alpha_path_aic = np.flatnonzero(
lasso_lars_ic[-1].alphas_ == lasso_lars_ic[-1].alpha_
)[0]
使用 BIC 准则拟合 LassoLarsIC 估计器
我们现在将使用 BIC 准则拟合 LassoLarsIC 估计器。
lasso_lars_ic.set_params(lassolarsic__criterion="bic").fit(X, y)
bic_criterion = zou_et_al_criterion_rescaling(
lasso_lars_ic[-1].criterion_,
n_samples,
lasso_lars_ic[-1].noise_variance_,
)
index_alpha_path_bic = np.flatnonzero(
lasso_lars_ic[-1].alphas_ == lasso_lars_ic[-1].alpha_
)[0]
绘制 AIC 和 BIC 准则
我们将绘制 AIC 和 BIC 准则以及随后选定的正则化参数。
plt.plot(aic_criterion, color="tab:blue", marker="o", label="AIC criterion")
plt.plot(bic_criterion, color="tab:orange", marker="o", label="BIC criterion")
plt.vlines(
index_alpha_path_bic,
aic_criterion.min(),
aic_criterion.max(),
color="black",
linestyle="--",
label="Selected alpha",
)
plt.legend()
plt.ylabel("Information criterion")
plt.xlabel("Lasso model sequence")
_ = plt.title("Lasso model selection via AIC and BIC")
总结
在本实验中，我们学习了如何使用 LassoLarsIC 估计器，通过 AIC 和 BIC 准则来选择最佳的 Lasso 模型。我们还学习了如何重新缩放 AIC 和 BIC，使其符合 [ZHT2007] 中的定义。