在Python中,我们可以使用sklearn库中的PolynomialFeatures和LinearRegression来实现多项式回归。 我们需要导入所需的库: ``` import numpy as np from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression ``` 接下来,我们需要准备一组训练数据。假设我们要拟合的数据关系是...
代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读入训练数据 train = np.loadtxt('click.csv', delimiter=',', dtype='int', skiprows=1) train_x = train[:,0] train_y = train[:,1] # 标准化 mu = train_x.mean() sigma = train_x.std() def standardize(x): return ...
说明一下Pipeline如何使用:Pipeline里面需要一个列表,列表里元素是一个个元组,每个元组代表对数据的处理,元组的第一个参数是处理的别名,随便取,第二个参数是处理的函数,如本例就是第一步构造高次项,第二步归一化,第三步使用线性回归,然后调用的时候sklearn会顺序执行这些步骤,这是sklearn的Pipeline的思想,代码如下...
Python回归模型、梯度下降及多项式回归模型源代码 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:7 积分 电信网络下载 房产测绘测绘方案成图方法等 2025-01-26 08:00:08 积分:1 v2.1.2-Unity3D插件 SUIMONO Water System 效果逼真交互水系统 2025-01-26 04:30:20 积分:1 ...