make_regression函数的基本用途是生成一组用于回归分析的数据集。这包括自变量(特征)和因变量(目标变量),通常用于测试或验证回归模型的性能。 生成数据的原理: make_regression函数通过生成一组随机数作为特征,并使用一个预定义的线性模型(或非线性模型,取决于函数设置)来计算目标变量。特征和目标变量之间存在一定的相关...
五、回归生成器 make_regression 回归生成器所产生的回归目标作为一个可选择的稀疏线性组合的具有噪声的随机的特征。 它的信息特征可能是不相关的或低秩(少数特征占大多数的方差),也即用于回归任务测试的样本生成器。 sklearn.datasets.make_regression( n_samples=100, n_features=100, n_informative=10, n_target...
make_regression是一个常用的函数,用于生成一个回归问题的数据集。在使用make_regression时,可以指定特征范围,以便生成符合实际情况的数据集。本文将探讨make_regression指定特征范围的相关内容。 二、make_regression简介 make_regression是scikit-learn库中的一个函数,用于生成一个回归问题的数据集。它可以通过设置一些参数...
assert_equal(sum(c !=0.0),3,"Unexpected number of informative features")# Test that y ~= np.dot(X, c) + bias + N(0, 1.0).assert_almost_equal(np.std(y - np.dot(X, c)),1.0, decimal=1)# Test with small number of features.X, y =make_regression(n_samples=100, n_features=...
n_samples= 1000n_outliers= 50X, y, coef = datasets.make_regression(n_samples=n_samples, n_features=1, n_informative=1, noise=10, coef=True, random_state=0)#Add outlier datanp.random.seed(0) X[:n_outliers]= 3 + 0.5 * np.random.normal(size=(n_outliers, 1)) ...
make_regression生成数据做线性回归 生成线性回归方程 谈到人工智能、机器学习,我们可能会觉得很神秘,其实机器学习背后的理论并不复杂。就如同原子弹这么尖端的科技,其背后的理论就是一个很简单的公式: E = mc² 1. 机器学习的最基础理论其实也不复杂,本文先尝试从一个线性回归问题出发,探讨一下机器学习的一般步骤...
"""X, y =make_regression(n_samples=200, n_features=20, n_informative=5, shuffle=False, random_state=0) univariate_filter = SelectPercentile(f_regression, percentile=25) X_r = univariate_filter.fit(X, y).transform(X) assert_best_scores_kept(univariate_filter) ...
Describe the workflow you want to enable This is my first issue, please forgive the non-standard format. I noticed that when using make_regression to generate random data, I always get positive coefficients.I read the source code and fou...
from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_test_splitX, y, true_coefficient = make_regression(n_samples=200, n_features=30, n_informative=10, noise=100, coef=True, random_state=5) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y...
make_regression(n_samples=100, n_features=2, n_informative=2, n_targets=1, bias=0.0, effective_rank=None, tail_strength=0.5, noise=0.0, shuffle=True, coef=False, random_state=None, dtype='single', handle=None)→ Union[Tuple[CumlArray, CumlArray], Tuple[CumlArray, CumlArray, CumlArray...