Tejapi資料科學, Lasso Regression, Economic Growth, Macroeconomics, Alpha.
Lasso模型的懲罰項用於衡量「誤差項」與「解釋變數量」之間孰輕孰重，也就是在挑選模型參數的過程中便不會只參考誤差項最小化，還會綜合考量解釋變數的數量不要太多，讓模型有適當的複雜度。 懲罰項參數設定則會影響到模型會考慮哪一個面相較多，若參數小，則該模型較注重「減少誤差」；反之，參數大，則模型較注重「減少解釋變數的量」，所以這就需要執行人員選定一個區間的數值不斷進行測試。 Note:懲罰項參數的設定需大於 0，才會符合想要考慮越少參數越好的這項條件；此外，Python套件中懲罰項參數設定為Alpha欄位。 編輯環境及模組需求 本文使用 MacOS 並以 Jupyter