scikit-learn提供了一些方法来使线性回归模型正则化。其中之一是岭回归(Ridge Regression,RR,也叫Tikhonov regularization),通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法。岭回归增加L2范数项(相关系数向量平方和的平方根)来调整成本函数(残差平方和): scikit-...
scikit-learn 是 Python 中一个强大的机器学习库,它提供了各种常用机器学习算法的简单易用的实现。使用 scikit-learn,可以快速进行数据预处理、模型训练、评估和预测,从而进行有效的机器学习分析。使用 scikit-learn 库实现线性回归算法是一种快速、高效进行数据分析和预测的方法。 1)安装命令 pip install scikit-learn...
我们使用 sklearn 库来开发多元线性回归模型。就代码而言,简单线性回归和多元线性回归之间的主要区别在于拟合模型所包含的列数。 下图显示了之前开发的模型的一些指标。 多项式线性回归 通过简单线性回归生成的预测线通常是一条直线。如果简单线性回归或多元线性回归不能准确拟合数据点,我们使用多项式线性回归。以下公式用于...
线性回归是简单易用的机器学习算法,scikit-learn是python强大的机器学习库。 本篇文章利用线性回归算法预测波士顿的房价。波士顿房价数据集包含波士顿郊区住房价值的信息。 第一步:Python库导入 代码语言:javascript 复制 %matplotlib inlineimport numpyasnpimport pandasaspdimport matplotlib.pyplotaspltimport sklearn 第二...
四、模型构建与训练：实现线性回归 接下来，我们将使用Scikit-learn库构建和训练线性回归模型。通过分割数据集为训练集和测试集，我们可以评估模型在未见过的数据上的表现。from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_...
从下面的代码可以看到,使用类库的话只需要从 scikit-learn 中引入线性回归求解器,然后就可以进行直接求解,代码只有两行。 值得注意的是:接下来的代码是为了将求解的结果转换成和手动实现的输出格式一致,便于直观对比。 # 导入科学计算包importnumpyasnp# 导入 scikit-learn 中的线性回归模型fromsklearn.linear_modelim...
输入作为笔记本 URL。https://raw.githubusercontent.com/IBM/ml-learning-path-assets/master/notebooks/regression_with_scikit-learn.ipynb 单击Create Notebook。 运行笔记本。 在打开的 Notebook 中,单击“运行”以一次运行一个单元。本教程的其余部分遵循笔记本的顺序。
Python的机器学习库scikit-learn中,岭回归是通过Ridge类实现的。岭回归(Ridge Regression)是一种用于多元回归的技术,尤其适用于当数据点比变量少或存在多重共线性(即输入变量高度相关)的情况。通过引入正则化项(L2惩罚项)来限制参数的大小,从而避免过拟合,提高模型的泛化能力。常用参数如下, ...
在本文中,我们将简要研究线性回归是什么,以及如何使用Scikit-Learn(最流行的Python机器学习库之一)在两个变量和多个变量的情况下实现线性回归。 线性回归理论 代数学中,术语“线性”是指两个或多个变量之间的线性关系。如果在二维空间中绘制两个变量之间的关系,可以得到一条直线。