例如,我们将使用numpy、pandas、matplotlib和scikit-learn。 importnumpyasnp# 用于数值计算importpandasaspd# 用于数据处理importmatplotlib.pyplotasplt# 用于绘图fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 用于分割数据集fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression# 线性回归模型fromsklearn.metricsimportmean_s...
1、线性回归定义 经典统计学习技术中的线性回归和softmax回归可以视为 线性神经⽹络。给定训练数据特征 X 和对应的已知标签 y ,线性回归的⽬标是找到⼀组权重向量 w 和偏置 b。当给定从X的同分布中取样的新样本特征时,找到的权重向量和偏置能够使得新样本预测标签的误差尽可能小。 线性回归是一个单层的神经...
广义线性模型(Generalized Linear Model, GLM)是线性回归模型的一种扩展,它允许因变量具有非正态分布(如二项分布、泊松分布等),并且通过链接函数(link function)将线性预测值转换为因变量的期望值。GLM由三个主要部分组成:随机成分、系统成分和链接函数。随机成分指定了因变量的分布,系统成分包括线性预测值,而链接函数...
5. 使用Python编写一个简单的线性回归模型。 import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 构造数据 X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) y = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 拟合模型 model.fit(X, y...
fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression# 创建线性回归模型model=LinearRegression()# 用训练集数据训练模型model.fit(X_train,y_train) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 5. 模型评估 用测试集来评估模型性能。 fromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score# 使用测试集预测y_pred=model.predict(X_test...
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线性回归的定义是:目标值预期是输入变量的线性组合。线性模型形式简单、易于建模,但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。线性回归,是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。 优点:结果易于理解,计算不复杂 ...
5. 创建线性回归模型 现在我们可以创建一个线性回归模型实例。 # 创建线性回归模型model=LinearRegression() 1. 2. 6. 训练模型 使用训练集数据来训练模型。 # 使用训练数据拟合模型model.fit(X_train,y_train) 1. 2. 7. 进行预测 一旦训练完成,我们可以用测试数据进行预测。
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线性回归定义:通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归方法,其中可以为一个或者多个自变量之间的线性组合。 回归预测其实就是找到一个权重乘与特征值再加上回归系数。y=w*x+b 1.线性回归就是通过自己获取的数据,预测出其他的数据。 误差(损失函数):预测出来的值会存在一些误差,但总的来说接近现实。