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...
from sklearn.linear_model import Lasso from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error # 生成一些回归数据 X, y = make_regression(n_samples=1000, n_features=20, noise=0.1, random_state=42) # 划分...
5.1 用make_regression数据(无噪音)进行线性回归 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def LinearRegression_for_make_regression(): myutil = util() X,y = make_regression(n_samples=100,n_features=1,n_informative=2,random_state=8) X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_sp...
from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.model_selection import train_test_split #make_regression 用来生成样本数据,用于回归模型 from sklearn.datasets import make_regression
5.3.2 对有噪音make_regression数据进行岭回归 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defRidge_for_make_regression_add_noise():myutil=util()X,y=make_regression(n_samples=100,n_features=1,n_informative=2,noise=50,random_state=8)X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(...
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=10, random_state=42) # 添加截距项 X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X] # 添加x0 = 1到每个实例 # 使用正规方程计算最佳参数 beta_best = np.linalg.inv(X_b.T.dot(X_b)).dot(X_b.T).dot(y) ...
使用make_regression函数,生成样本数量为100,特征数量为2的数据集。并且用train_test_split函数将数据集分割成训练数据集和测试数据集。 代码如下: #coding=gbk; import numpy as np; import matplotlib.pyplot as plt; #生成用于回归分析的数据集 from sklearn.datasets import make_regression; ...
X,y = make_regression() n_samples:样本数。 n_features:特征数(自变量个数)。 n_informative:参与建模特征数。 n_targets:因变量个数。 noise:噪音。 bias:偏差(截距)。 coef:是否输出coef标识。 random_state:随机生成器的种子。 返回: X:形状数组(n个样本,n个特征) 输入样本。
make_regression:该函数用于生成一个回归问题的数据集,可以设置样本数、特征数、噪声等参数。 Lasso:sklearn库中实现的Lasso回归模型。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.linear_model import Lasso 3.2 搭建Lasso回归算法 以下代码实现...
from sklearn.linear_model import Lasso from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error # 生成一些回归数据 X, y = make_regression(n_samples=1000, n_features=20, noise=0.1, random_state=42) # 划分...