SKlearn 包中的 LinearRegression() 方法,不宜从字面理解为线性回归方法, LinearRegression() 仅指基于普通最小二乘法(OLS)的线性回归方法。 sklearn.linear_model.LinearRegression 类是 OLS 线性回归算法的具体实现,官网介绍详见:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegre...
from sklearn.model_selectionimporttrain_test_split #这里是引用了交叉验证 from sklearn.linear_modelimportLinearRegression #线性回归 from sklearnimportmetricsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt defmul_lr():#续前面代码 #剔除日期数据,一般没有这列可不执行,选取以下数据http://blog.csdn.net/chixujo...
sklearn.linear_model.LinearRegression( fit_intercept=True , normalize=False , copy_X=True , n_jobs=1 ) 线性回归里的参数,都是可以选用默认值,不用特意调参的。说明线性回归模型主要依靠数据本身,如果数据最后的公式达到的预测准确度不高,也没有办法。 fit_intercept:截距,默认为True,可不填。当fit_interc...
做完一元的多项式回归,接下来做多元的多项式回归。以最高项指定为4次项为例,使用内置的加利福尼亚房价数据集,代码示例如下: import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.datasets import fetch_california_housing as fch from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures #...
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...
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...
第一个要讲的机器学习算法便是线性回归,从此模型入手便于我们很快的熟悉机器学习的流程,便于以后对其他算法甚至是深度学习模型的掌握。本文尝试使用两个版本的python代码,一个是不调用sklearn库版本,另一个是调用sklearn库版本的 线性回归介绍 什么是线性回归?前文曾提到过,是指利用机器学习的模型算法找出一组数据输入...
1.线性回归模型 (1)了解线性回归模型 总体上呈现线性增长的趋势。如:房价预测 (2)sklearn简介 是一个开源的机器学习框架,例如线性回归、逻辑回归、决策树等等。 安装python包 pip install sklearn matplotlib 1. 线性回归示例代码 #导包 import numpy as np ...
利用Python的sklearn库对实验数据利用多元线性回归建立模型,使用的实验数据集包括88个样本,每个样本有8个特征值,标签值为失叶率。同时将数据集进行拆分,训练集用于模型训练,测试集用于测试,利用训练集训练出的模型对测试集进行模型预测。这里利用sklearn的train_test_split函数将20%的样本随机划分为测试集,80%为训练集...