最后一部分是利用岭回归函数验证测试群。这里首先是采取随机做法,将数据分为测试和训练集两部分。然后利用训练集的参数将测试集标准化。注意:这里不能直接对测试集进行标准化,因为所求得的系数都是根据训练集标准化参数后进行计算求解得到。根据误差最值得到最佳特征系数,然后将标准化得到的系数还原,即针对原有数据特征项的系数,与标准回归方法系数进行比较。
由于网页过期,我依旧利用abalone.txt进行验证的,对比可知,数值较大的特征系数上两者较为同步,大体符合趋势。这应该也是与特征项数较少,故而发挥不出太多优势有关。