ML之PLiR之LARS：利用LARS算法求解ElasticNet回歸類型(包括類別編碼+屬性重要程度排序)問題(實(shí)數(shù)值年齡預(yù)測)

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目錄

輸出結(jié)果

設(shè)計(jì)思路

核心代碼

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輸出結(jié)果

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設(shè)計(jì)思路

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核心代碼

xCoded = [] for row in xList:codedSex = [0.0, 0.0]if row[0] == 'M': codedSex[0] = 1.0if row[0] == 'F': codedSex[1] = 1.0numRow = [float(row[i]) for i in range(1,len(row))]rowCoded = list(codedSex) + numRowxCoded.append(rowCoded)

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的ML之PLiR之LARS：利用LARS算法求解ElasticNet回归类型(包括类别编码+属性重要程度排序)问题(实数值年龄预测)的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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