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多任务Lasso回归（MultiTaskLasso）使用文档

组件名称多任务Lasso回归（MultiTaskLasso）
工具集机器学习
组件作者雪浪云-墨文
文档版本1.0
功能多任务Lasso回归（MultiTaskLasso）算法
镜像名称ml_components:3
开发语言Python

组件原理​

多任务学习（Multi-task learning）是和单任务学习（single-task learning）相对的一种机器学习方法。在机器学习领域，标准的算法理论是一次学习一个任务，也就是系统的输出为实数的情况。复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题，然后分别对每个子问题进行学习，最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型。多任务学习是一种联合学习，多个任务并行学习，结果相互影响。所谓多任务学习，就是同时求解多个问题。个性化问题就是一种典型的多任务学习问题，它同时学习多个用户的兴趣偏好

LARS（Least Angle Regression）即最小角回归，作为Forward Stepwise（向前逐步回归）的升级版，LARS是每次先找出和因变量相关度最高的那个变量,在已经入选的变量中，寻找一个新的路径，使得在这个路径上前进时，当前残差与已入选变量的相关系数都是相同的，直到找出新的比当前残差相关系数最大的变量。从几何上来看，当前残差在那些已选入回归集的变量们所构成的空间中的投影，是这些变量的角平分线。

Lasso(least absolute shrinkage and selection operator)线性回归的L1正则化通常称为Lasso回归,一般来说，对于高维的特征数据，尤其线性关系是稀疏的，我们会采用Lasso回归。或者是要在一堆特征里面找出主要的特征，那么Lasso回归更是首选了。Lasso回归的损失函数优化方法常用的有两种，坐标轴下降法和最小角回归法。Lasso类采用的是坐标轴下降法，后面讲到的LassoLars模型采用的是最小角回归法。

输入桩​

支持单个csv文件输入。

输入端子1​

  • 端口名称：训练数据
  • 输入类型：Csv文件
  • 功能描述： 输入用于训练的数据

输出桩​

支持sklearn模型输出。

输出端子1​

  • 端口名称：输出模型
  • 输出类型：sklearn模型
  • 功能描述： 输出训练好的模型用于预测

参数配置​

alpha​

  • 功能描述：乘以L1项的常数
  • 必选参数：是
  • 默认值：1

Fit Intercept​

  • 功能描述:是否计算该模型的截距。
  • 必选参数：是
  • 默认值：true

是否进行归一化​

  • 功能描述：是否对数据进行归一化处理，该参数在Fit Intercept参数设为False时会被忽略。
  • 必选参数：是
  • 默认值：false

最大迭代次数​

  • 功能描述：模型训练时的最大迭代次数，默认为1000
  • 必选参数：是
  • 默认值：1000

tol​

  • 功能描述：优化的容差
  • 必选参数：是
  • 默认值：0.0001

positive​

  • 功能描述：若设为True，则将系数强制转换为正
  • 必选参数：是
  • 默认值：false

Random State​

  • 功能描述：伪随机数发生器的种子
  • 必选参数：否
  • 默认值：（无）

selection​

  • 功能描述：选择不同遍历模式
  • 必选参数：是
  • 默认值：cyclic

需要训练​

  • 功能描述：该模型是否需要训练，默认为需要训练。
  • 必选参数：是
  • 默认值：true

特征字段​

  • 功能描述：特征字段
  • 必选参数：是
  • 默认值：（无）

识别字段​

  • 功能描述：识别字段
  • 必选参数：是
  • 默认值：（无）

使用方法​

  • 将组件拖入到项目中
  • 与前一个组件输出的端口连接（必须是csv类型）
  • 点击运行该节点

测试用例​

  • 模板
  • 右面板配置
  • 查看结果