接下来,我们将通过具体的代码实现,详细讲解如何使用Sklearn构建线性回归模型。 1. 数据加载与预处理 首先,我们需要加载波士顿房价数据集,并进行必要的数据预处理。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams from sklearn import datasets from sklearn...
注意,编译网络用的是mse损失函数,即均方误差(MSE, mean aquared error),预测值与目标值之差的平方,这是回归问题常用的损失函数。 我们还使用了新的监控指标:平均绝对误差(MAE, mean absolute error),表示预测值与目标值之差的绝对值。 代码清单4 K折验证 import numpy as np k = 4 num_val_samples = len...
这就是最简单的线性回归模型,参数a和b对应的是coef_和intercept_,误差采用均方误差MSE。 模型是训练出来了,不过这误差看似不小(没有比较,不好说大小),训练误差也超过34。 4. 增加特征进行训练 对于多个特征的线性预测函数如下: 这里需要注意的是x0,其对应的theta0其实是线性方程中的常数项,而在这里x0的值为常...
3. 线性回归模型:建立13个变量与房价之间的预测模型,并检测模型好坏。 from sklearn.linear_model import LinearRegression#建立模型 mlr = LinearRegression() mlr.fit(x_train,y_train) print('系数',mlr.coef_,"\n截距",mlr.intercept_) 1. 2. 3. 4. 运行结果: #检测模型好坏 from sklearn.metrics i...
Cloud Studio代码运行 fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler# 标准化特征scaler=StandardScaler()X_scaled=scaler.fit_transform(X) 📝构建线性回归模型 📝线性回归算法原理 线性回归试图通过以下公式来拟合数据: 📝模型训练 使用sklearn中的LinearRegression来训练模型 ...
# AdaBoostRegressor()第二个是参数为3的KNeighborsRegressor(KNN)、第三个是LinearRegression(线性回归) # GradientBoostingRegressor()不直接使用 base_estimator 参数,而是使用一系列决策树作为基学习器 results=[] print("集成算法初步分析后的结果:")
如果是一条二次曲线,则被称为二次回归。线性回归是回归模型中最简单的一种。 本示例简要介绍如何用飞桨开源框架,实现波士顿房价预测。其思路是,假设uci-housing数据集中的房子属性和房价之间的关系可以被属性间的线性组合描述。在模型训练阶段,让假设的预测结果和真实值之间的误差越来越小。在模型预测阶段,预测器会...
一、线性回归(Linear Regression)介绍 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。其表达形式为y = w'x +e,e为误差服从均值为0的正态分布。线性回归是经济学的主要实证工具。例如,它是用来预测消费支出,固定投资支出,存货投资,一国出口产品的...
该数据集是一个回归问题。每个类的观察值数量是均等的,共有 506 个观 察,13 个输入变量和1个输出变量。 波士顿房价预测的部分数据 以下是python的实现代码。 fromsklearn.datasetsimportload_boston# 波士顿数据集fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression# 线性回归模型importmatplotlib.pyplotasplt# 用于绘出图...
多元线性回归—波士顿房价预测(改进版本) 版本二:可视化训练过程中的损失值 修改版本一中训练过程代码(只增加了第1行、第13行代码): 1loss_list = []#用于保存loss的列表2forepochinrange (train_epochs):3loss_sum = 0.04forxs, ysinzip(x_data,y_data):#每次各取一行数据(一维)5xs = xs.reshape(1,...