Simple Linear Regression 公式 参数估计 统计检验 参考文献 什么是线性回归模型 定义 线性回归(Linear Regression)是是指在统计学中是指在统计学中用来描述一个或者多个自变量和一个因变量之间线性关系的回归模型 公式如下: y=Xβ+ε 其中 y = (y1y2⋮yn) X = (1x11x12⋯x1m1x21x22⋯x2m⋮⋮⋮...
linear = LinearRegression() linear.load_input_data("test.txt") linear.batch_gradient_descent(iter_num=100, iter_rate=0.001) title = "Batch Gradient Descent" linear.draw_result(title) linear.draw_cost_function(title) 3.2 随机梯度下降 linear = LinearRegression() linear.load_input_data("test....
sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True):通过正规方程优化 fit_intercept:是否计算偏置 LinearRegression.coef_:回归系数 LinearRegression.intercept_:偏置 sklearn.linear_model.SGDRegressor(loss="squared_loss", fit_intercept=True, learning_rate ='invscaling', eta0=0.01):SGDRegressor类实现了...
然后，我们使用sklearn中的线性回归模型进行拟合和预测。# 导入线性回归模型from sklearn.linear_model import LinearRegression# 创建线性回归模型对象model = LinearRegression()# 在训练集上拟合模型model.fit(X_train, y_train)# 在测试集上进行预测y_pred = model.predict(X_test)print(y_pred.shape)print(y...
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LinearRegression的构造函数中有两个常用的参数可以设置: (1)fit_intercept:是否有截据,如果没有则直线过原点,默认为Ture。 (2)normalize:是否将数据归一化,默认为False。 LinearRegression类中的fit函数用于训练模型,fit函数有两个向量输入: (1)X:大小为[样本数量,特征数量]的ndarray,存放训练样本 ...
分别建立Linear Regression模型、XGBoost模型和LightGBM模型,通过比较模型性能(评价指标使用MSE、MAE、R square)优劣,选出效果最佳的预测模型。 XGBoost和LightGBM模型的参数很多,参数取值不同,模型的性能也会有差别,因此需要对其主要参数进行调优,找出最佳参数组合。常用的调参方法为GridSearchCV(网络搜索法)和RandomizedSearch...
Linear Regression模型简介 一、概述 1、背景 最近几十年,人工智能经历了一轮又一轮的高潮和低谷;今天,机器学习、深度学习再一次被赋予强人工智能的历史使命; 机器学习作为人工智能中最重要的一环,天生就带有数学家和工程师的基因,了解机器学习的常见模型和算法还是很有意义的。
vue是一款轻量级的mvvm框架，追随了面向对象思想，使得实际操作变得方便，但是如果使用不当，将会面临着到处...