LASSO减少特征的作用和PCA的降维作用类似吗?

来源:8-9 LASSO

神经旷野舞者

2018-03-10

LASSO模型正则化的结果可以减少特征,和PCA降低特征数量的作用是不是一样?感觉PCA更合理些,LASSO的降维是不是比较随机不科学?

写回答

1回答

liuyubobobo

2018-03-11

不一样。LASSO的方法是直接减少特征数,做的是特征选择;PCA是通过空间转换将特征空间从高维空间转换到低维空间,是降维。


当你的特征有很强的语意的时候,PCA的缺点是丢失语意,此时用LASSO更好,如房产数据,这样做后续的分析会更高的保持可解释性;反之,对于你的数据,如果语意性不强,如图像数据,PCA更好。

3
6
哈hhh哈
回复
liuyubobobo
感谢老师~
2018-09-21
共6条回复

Python3入门机器学习 经典算法与应用  

Python3+sklearn,兼顾原理、算法底层实现和框架使用。

5893 学习 · 2454 问题

查看课程