SKlearn 机器学习工具包提供了丰富的线性模型学习方法,最重要和应用最广泛的无疑是普通最小二乘法(Ordinary least squares,OLS),此外多项式回归(Polynomial regression)、逻辑回归(Logistic Regression)和岭回归(Ridge regression)也较为常用,将在本文及后续文中介绍。其它方法相对比较特殊,以下根据官网介绍给出简要说明,...
from sklearn.metrics import mean_squared_error print(mean_squared_error(y,y_pre)) #使用多项式回归算法,建立属于自己的多项式回归算法 from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.preprocessing import StandardScaler def PolynomailRegression(degree): r...
from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.preprocessing import StandardScaler def PolynomialRegression(degree): # 传入每一步骤所对应的类 1.多项式的特征 2.数据归一化 3.线性回归 return Pipeline([ ("poly", PolynomialFeatures(degree=degree))...
r平方值的范围是0到1,其中0表示不相关,而1表示100%相关。 Python和Sklearn模块将计算该值,所要做的就是将x和y数组提供给它: 例如: 我的数据在多项式回归中的拟合度如何? importnumpyfromsklearn.metricsimportr2_score x = [1,2,3,5,6,7,8,9,10,12,13,14,15,16,18,19,21,22] y = [100,90,...
2. Sklearn 实现 参考资料 1. 多项式回归 对于非线性数据,也可以用线性模型来拟合。一个简单的方法就是将每个特征的幂次方添加为一个新特征,然后在这个拓展多的特征集上训练线性模型。这种方法被称为多项式回归。 回归模型 称为一元二阶(或一元二次)多项式模型,其中, ...
这时候咱们就要试试 sklearn 中自动的转换函数了。 将Xs 转换为高次项的 Xs ## 假如咱们原来有 4 个自变量 const, x,x2,x3 from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures polynomial_features= PolynomialFeatures(degree=3) Xp = polynomial_features.fit_transform(X) print(Xp.shape) Xp 这里的Xs本来...
Python and the Sklearn module will compute this value for you, all you have to do is feed it with the x and y arrays:Example How well does my data fit in a polynomial regression? import numpyfrom sklearn.metrics import r2_scorex = [1,2,3,5,6,7,8,9,10,12,13,14,15,16,18,...
sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np rnd = np.random.RandomState(42) #设置随机数种子 X = rnd.uniform(-3, 3, size=100) y = np.sin(X) + rnd.normal(size=len(X)) / 3 #将X升维,准备好放入sklearn中 X = X.reshape(-1,1) # 要对X进行升维,sklearn不接受...
# Fitting Linear Regression to the datasetfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionlin=LinearRegression()lin.fit(X,y) **第4步:**将多项式回归拟合到数据集 将多项式回归模型拟合到两个分量X和y上。 # Fitting Polynomial Regression to the datasetfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturespoly=Polynom...
多项式回归(Polynomial Regression)是一种用于建模数据与目标变量之间非线性关系的方法。与简单的线性回归不同,多项式回归通过增加自变量的高次项,提供了更为复杂的模型来拟合数据。 泰勒级数则是微积分学中的一个概念,用无穷级数表示一个函数。泰勒级数是将一个函数在某点处展开为无穷级数,这个无穷级数就是泰勒级数。