来自专栏 · 【左手Python右手R】 3 人赞同了该文章 什么是lasso回归? Lasso回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression)是一种线性回归模型,通过引入L1正则化(即Lasso惩罚项),对模型中的系数进行压缩,使某些系数缩减至零,从而实现特征选择和模型稀疏性。Lasso回归由Robert Tibshirani提...
今天我们以临床医学数据中最常见的二分类因变量的logistic回归为例,开始Python机器学习系列的第一篇。 Scikit-learn(sklearn)是一个基于Python的开源机器学习库,它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib之上,为数据建模提供了一整套工具。 Scikit-learn提供了大量的算法和工具,涵盖了数据挖掘、数据分析和机器学习领域的各种任...
6.r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI,NRI指标
model = LogisticRegression() X_train, y_train, X_test, y_test = model.createData() print(X_train.shape, y_train.shape, X_test.shape, y_test.shape) costs, params, grads = model.logisticTrain(X_train, y_train, 0.01, 1000) print(params) y_train_pred = model.predict(X_train, par...
从这个角度来看待两个算法,可以得出logistic regression的精度肯定要低于后者。今天主要写logistic regression的Python代码。logistic regression的推导过程比较简单: 第一个公式是条件似然函数估计,意思是指定未知常量theta(;表示频率学派),对于每个输入feature vector x(i),产生y(i)的概率都最大,取对数是为了求导方便。
逻辑回归(Logistic Regression) 逻辑回归是一种广义线性模型,研究顺序变量或属性变量作为输出的问题,实际是一种分类方法。通过线性模型加Sigmoid映射函数,将线性模型连续型输出变换为离散值。常用于估计某种事物的可能性,如寻找危险因素、预测发病概率、判断患病概率,是流行病学和医学中最常用的分析方法。
1.Linear Regression(线性回归)及其高阶版[Ridge Regression(岭回归)和Lasso回归] 2.Logistic Regression(逻辑回归) 3.Softmax Regression 其中后两个在神经网络中也经常用到 已知x = [(1, 0., 3), (1, 1., 3), (1, 2., 3), (1, 3., 2), (1, 4., 4)] ...
python# 导入所需模块importmatplotlib.pyplotasplt from sklearn.linear_modelimportLinearRegression from sklearn.metricsimportmean_squared_error # 加载数据 df=pd.read_csv # 选择一个特征 # 为了简单起见,只使用100个实例X=df.loc[:100,5]y=df.loc[:100,13]# 目标标签 ...
ARDRegression:自适应稀疏精度回归,用于稀疏信号建模。 BayesianRidge:贝叶斯岭回归,具有贝叶斯思想的线性回归模型。 使用方法 导入相关的线性模型类:from sklearn.linear_model import LinearRegression, LogisticRegression, Ridge, Lasso, etc. 创建模型对象,设置参数(如正则化参数等)。
Python代码: import matplotlib.pyplot as plt # 绘图 diabetes 查看数据 x /= np.sqrt(np.sum((x)**2, axis=0)) # 归一化 x lars.steps() # 执行的步骤数 est = lars.est() # 返回所有LARS估算值 plt.show() 最受欢迎的见解 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 ...