线性回归 (Linear Regression) $(function() { $('.math').each(function() { renderMathInElement(this, { // 自定义选项,如果需要的话 delimiters: [ { left: '\\(', rig..
此现象,被Galton称之为回归现象,即regression. 1.2 什么是线性回归? 回归分析是一种统计工具,它利用两个或两个以上变量之间的关系,由一个或几个变量来预测另一个变量。 回归分析中: 自变量只有一个时,叫做一元线性回归, 自变量有多个时,叫做多元线性...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression # 构造模拟数据,X特征(一维) , y真值 x = np.random.uniform(-3, 3, size=100) X = x.reshape(-1, 1) y = 0.5 * x**2 + x + 2 + ...
在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。 只有一个自变量的情况称为简单回归,如: 直线拟合方程:y=k∗x+b 一元二次拟合方程:y=a∗x2+b∗x+c 大...
线性回归(Linear Regression)的起源可以追溯到19世纪,其名称来源于英国生物学家兼统计学家弗朗西斯·高尔顿(Francis Galton)在研究父辈和子辈身高的遗传关系时提出的一个直线方程。他在《遗传的身高向平均数方向的回归》一文中提出,子女的身高有向其父辈的平均身高回归的趋势,因此得名“线性回归”。
目标：在线性回归中，目标变量通常代表某一现象或特性的测量结果，自变量是预测的独立变量。目标是建立一个方程，使目标变量的预测值与观测值之间的误差最小。最小化误差：这通常通过最小化残差平方和来实现。残差是指观测值与通过回归方程预测的值的差异。多变量回归：当数据集具有多个自变量时，线性回归...
线性回归(Linear Regression) 一、损失(Loss)类型: L1损失【Re】:对模型对各个样本的预测的绝对误差求和。 平均绝对误差 (MAE)【Re】:一组样本L1损失的平均值。 L2损失:【Re】对模型【Re】对各个样本的预测的误差的平方求和。 均方误差【Re】:一组样本的L2损失的平均值。
回归(regression) Y变量为连续数值型(continuous numerical variable),如:房价,人数,降雨量 分类(Classification): Y变量为类别型(categorical variable),如:颜色类别,电脑品牌,有无信誉 2. 简单线性回归(Simple Linear Regression) 很多做决定过过程通常是根据两个或者多个变量之间的关系 回归分析(regression analysis)用...
,即y是x的线性函数,这就被称为线性回归,由于只有一个自变量x,所以称为一元线性回归或者单变量线性回归(Univariate linear regression) 线性回归模型 在线性回归中,我们有一个训练集,如图所示 我们要做的就是得出a和b的值,来让假设函数表示的直线尽量地与这些数据点很好的拟合 ...
LinearRegression 调参 linear regression r2,文章目录一、线性回归算法简介二、简单线性回归的实现三、向量化运算四、衡量线性回归法的指标,MSE,RMS,MAEMSE均方误差(MeanSquaredError)RSE均方误差(RootMeanSquaredError)平均绝对误差MAE(MeanAbsoluteError)五、演