这里的参数是随机初始化的,我们在后面可以修改初始化参数。 第四步:初始化模型参数 在使用net前,我们需要初始化模型参数,如线性回归模型中的权重和偏差。均值为0、标准差为0.01的正态分布。偏差会初始化为零。 这里这么设置其实也是随机,深度学习称为调参运动就是因为初始化的参数会影响最终的结果,而最好的初始化参数没有一个很好的确定
为了使用Python实现多元线性回归的模型,我们首先要了解多元线性回归模型(multivariable linear regression model )的基本信息,解释它的构成、了解它的数学原理以及我们如何通过一系列数据得到我们需要的模型。 其次,我们需要了解评估一个线性模型好坏的标准,也就是我们的损失函数(loss function)或者称为代价函数(cost function...
2. 模型训练接下来,我们将使用sklearn库中的LinearRegression类来训练我们的模型。这个类实现了多元线性回归模型。from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression()我们可以使用数据集中的特征作为自变量,目标变量作为因变量来训练模型。X = diabetes.data Y = diabetes.target然后,我们使用f...
多元线性回归是一个强大的工具,它允许我们使用多个自变量来预测因变量。在本教程中,通过使用Python中的scikit-learn库,我们成功构建了一个简单的多元线性回归模型。虽然模型表现良好,但在真实世界中,数据清洗、特征选择及模型评估等步骤是不可忽视的。选择合适的特征、进行模型调优和评估至关重要,是提高模型预测能力的重...
在模型构建阶段,我们对比多元线性回归(MLR)、LASSO 回归、岭回归三种经典算法,通过严谨的模型评估指标 —— 均方误差(MSE)与决定系数(R2R2 Score),量化不同模型在 APP 评分预测中的表现差异。 我们希望通过本次研究,为数据从业者提供一套可复用的 “数据清洗 - 特征工程 - 模型对比” 方法论。目前,完整的《...
Python 多元线性回归的模型的实战案例有非常多,这里虽然选用的经典的房价预测,但贵在的流程简洁完整,其中用到的精度优化方法效果拔群,能提供比较好的参考价值。 数据探索 本文的数据集是经过清洗的美国某地区的房价数据集 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
简介: Python实现多元线性回归模型(statsmodels OLS算法)项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 回归问题是一类预测连续值的问题,而能满足这样要求的数学模型称作回归模型,本项目介绍的线性回归就是回归模型中的一种...
很多人在做数据分析时会经常用到一元线性回归,这是描述两个变量间统计关系的最简单的回归模型。但现实问题中,我们往往会碰到多个变量间的线性关系的问题,这时就要用到多元线性回归,多元线性回归是一元回归的一种推广,其在实际应用中非常广泛,本文就用python代码来展...
第二部分 Python机器学习理论分析 : (1) 机器学习概述与模型评估 (2) 线性回归与逻辑回归 (3) 分类问题与不同的决策树 (4) 回归树与随机森林 (5)贝叶斯分类器 (6) 聚类算法 (7) 支持向量机 (8) LASSO. 第三部分 Python机器学习与经管论文应用 (真正能够结合使用才是最关键) ...
多元线性回归是一种广泛应用于数据分析和机器学习的统计模型。它通过使用多个自变量来预测一个或多个因变量的值。在Python中,我们可以使用许多不同的库和框架来实现多元线性回归模型,例如NumPy、Pandas和Scikit-Learn等。 下面,我们将使用Scikit-Learn库来构建一个多元线性回归模型,以预测房屋价格。在这个例子中,我们将...