2 安装并使用Scikit-learn库 3 探索并实现线性回归 二、配置本地机器学习环境 1.安装python 确保你的计算机上安装了Python,博主的python版本是3.8,大家可以根据自己的情况选择合适的版本,但要保证是Python 3系列。 编辑 编辑 由于博主以及安装过,这里就借用一下知乎@呆呆的图片。选择自定义安装并勾选加入系统变量,选...
线性回归可以根据给定的自变量(x)预测因变量值(y),而这种回归技术可以确定x(输入)和y(输出)之间的线性关系,因此称之为线性回归。 如果在x轴上绘制自变量(x),又在y轴上绘制因变量(y),线性回归给出了一条最符合数据点的直线,如下图所示。 得出线性方程大概是: 上述等式应为: Y= mx + b 其中b是截距,m是...
在本文中,我们将简要研究线性回归是什么,以及如何使用Scikit-Learn(最流行的Python机器学习库之一)在两个变量和多个变量的情况下实现线性回归。 线性回归理论 代数学中,术语“线性”是指两个或多个变量之间的线性关系。如果在二维空间中绘制两个变量之间的关系,可以得到一条直线。 线性回归可以根据给定的自变量(x)预测...
本文中包含的案例jupyter笔记本可在我的资源中免费下载: 机器学习系列4 使用Python创建Scikit-learn线性回归模型.ipynb 图1 使用Python和Scikit-learn库实现回归模型 课前测验 目录 一、内容介绍 二、配...
线性回归 线性回归是一种基本的机器学习算法，用于预测一个连续值。Scikit-learn中的LinearRegression类可以很方便地实现线性回归。from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 示例数据X = np.array([[1], [2], [3], [4]]) # 特征y = np.array([1, 3, 2, 5]) # ...
下面的一段python程序是使用scikit-learn来构建线性回归模型,其中最后一条语句的目的是得到X_test的预测结果,则空格内应该填入的函数为from sklearn.linear_model import LinearRegressionX = [[6, 2], [8, 1], [10, 0], [14, 2], [18, 0]]y = [[7], [9], [13], [17.5], [18]]model = ...
回归和分类是两种监督机器学习算法,前者预测连续值输出,而后者预测离散输出。例如,用美元预测房屋的价格是回归问题,而预测肿瘤是恶性的还是良性的则是分类问题。 在本文中,我们将简要研究线性回归是什么,以及如何使用Scikit-Learn(最流行的Python机器学习库之一)在两个变量和多个变量的情况下实现线性回归。
Python 机器学习 线性回归算法。线性回归是一种预测数值型数据的监督学习算法。线性回归是统计学和机器学习中最基础且广泛应用的预测模型之一。实现在建立自变量(X)和因变量(Y)之间的线性关系。在 Python 的机器学习库 scikit-learn 中,可以方便地使用线性回归模型进行数据分析和预测。#python机器学习 #机器学习算法 #...
在scikit-learn中，可以使用众多已实现的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林等，也可以使用流水线和交叉验证等高级功能来进行模型选择和优化。同时，scikit-learn提供了丰富的API文档和示例代码，便于用户快速上手和学习。以下是在scikit-learn中使用线性回归和K均值聚类的基本...
我们来看一个简单的示例,使用scikit-learn进行一个线性回归的任务。首先,我们需要安装scikit-learn库: 然后,我们可以编写如下代码: 构造训练数据 创建线性回归模型 训练模型 进行预测 通过这段代码,我们用scikit-learn实现了一个简单的线性回归模型,并进行了预测。