ridge,lr=[],[] foralphainalpha_range: reg=Ridge(alpha=alpha) linear=LinearRegression() regs=cross_val_score(reg,x,y,cv=5,scoring='r2').mean() linears=cross_val_score(linear,x,y,cv=5,scoring="r2").mean() ridge.append(regs) lr.append(linears) plt.plot(alpha_range,ridge,c='red...
Ridge通过对系数尺寸进行惩罚来解决LinearRegression的一些问题,其中复杂度参数 α≥0 ,用于控制收缩量,该值越大,系数对共线性的鲁棒性越强。 minw||Xw−y||22+α||w||22 Ridge具有一个classifier变种RidgeClassifier ,将binary target value转换为{-1, 1},然后训练回归模型作为分类器,预测值的正负号作为类...
#RidgeCV(alphas=[0.1,1.0,10.0], cv=None, fit_intercept=True, scoring=None,normalize=False) print(reg.alpha_) #获取权重 Lasso监督分类 估计稀疏系数的线性模型 适用于参数少的情况,因其产生稀疏矩阵,可用与特征提取 fromsklearn import linear_model # 导入模型参数 reg= linear_model.Lasso(alpha =0.1)...
代码实现: 与最小二乘法实现类似,sklearn中有专门实现岭回归的包,只是在调用时输入参数lambda即可。 fromsklearnimportlinear_modelimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score,mean_absolute_error plt.title('Ridge_Regression') x_train_data=np.array([383.,...
sklearn.linear_model提供了很多线性模型,包括岭回归、贝叶斯回归、Lasso等。本文主要尝试使用岭回归Ridge,该函数一共有8个参数,详见 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Ridge.html 岭回归是缩减法的一种,相当于对回归系数的大小施加了限制。另一种很好的缩减法...
ridge.fit(self.X, Y, weights) self.W = ridge.coef_ 开发者ID:jmetzen,项目名称:bayesian_optimization,代码行数:35,代码来源:ul_policies.py 示例4: regression_weight ▲点赞 2▼ defregression_weight(self, matched_data):converted_data = {}fori, datainenumerate(matched_data):ifi==0:forkeyin...
from sklearn import linear_model # 岭回归 # reg = linear_model.RidgeCV(alphas=np.logspace(-6,6,13)) #使用交叉验证自动选取正则化参数,也可手动指定,如alpha=0.5 reg.fit(trainx, trainy) reg.alpha_ #模型正则化参数 print((reg.coef_, reg.intercept_)) predictedy = reg.predict(testx) reg...
>>>from sklearn import linear_model>>>reg=linear_model.Ridge(alpha=.5)# 使用岭回归需要设置超参数alpha>>>reg.fit([[0,0],[0,0],[1,1]],[0,.1,1])Ridge(alpha=0.5)>>>reg.coef_ array([0.34545455,0.34545455])>>>reg.intercept_0.13636... ...
ridge.fit(X[:train_size], y[:train_size]) 开发者ID:PacktPublishing,项目名称:Mastering-Elasticsearch-7.0,代码行数:22,代码来源:test_search.py 示例4: test_random_search_bad_cv ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from sklearn import linear_model [as 别名]# 或者: from sklearn.linear_model import...