Scikit-learn线性回归 线性回归 sklearn(Scikit-learn)是Python中用于机器学习的一个非常流行的库,它提供了大量的算法和工具来构建和评估模型。线性回归是统计学中用于预测一个或多个自变量(特征)和一个因变量(目标)之间线性关系的方法。回归是一种应用广泛的预测建模技术,这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。
scikit-learn库之线性回归由于scikit-learn库中sclearn.linear_model提供了多种支持线性回归分析的类,本文主要总结一些常用的线性回归的类,并且由于是从官方文档翻译而来,翻译会略有偏颇,如果有兴趣想了解其他类的使用方法的同学也可以去scikit-learn官方文档查看https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#...
sklearn里的回归和线性回归是位于 sklearn.linear_model包中的``LinearRegression`类,在实例化对象时有两个参数: fit_intercept:bool,默认为True,是否计算此模型的截距,False 表示不计算截距 normalize:bool,默认为False如果为True,则在回归之前将对回归变量X进行归一化 copy_X : 布尔型参数,若为True,则X将被复制...
在Scikit-learn中,可以使用LinearRegression类来实现线性回归。下面是一个简单的示例代码: from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np # 创建一些示例数据 X = np.array([[1], [2], [3], [4]]) y = np.array([2, 4, 6, 8]) # 创建线性回归模型 model = LinearRegressi...
3.1 加载模块、构造模型并拟合 这里传入的参数是fit_intercept=True,要求模型去拟合截距值,也就是b值,如果是False,返回的结果也就没有b值,(因为只有一个线性模型,Pipeline里面就只有一个数据) ...
scikit-learn 中包含的线性模型有最小二乘回归、感知机、逻辑回归、岭回归,贝叶斯回归等,由 sklearn.linear_model 模块导入。线性模型其实就是通过拟合线性函数(下图)去完成样本分类或回归预测。 image.png 其中,最小二乘回归、岭回归、贝叶斯回归等是用于解决回归问题。而感知机、逻辑回归被用于解决分类问题。
Scikit-learn将所有的评估器和函数功能分为六大类,分别是分类模型(Classification)、回归模型(Regression)、聚类模型(Clustering)、降维方法(Dimensionality reduction)、模型选择(Model selection)和数据预处理六大类。 六个功能模块的划分其实是存在很多交叉的,对于很多模型来说,既能处理分类问题、同时也能处理回归问题,而...
scikit-learn有如下几个常用的线性回归模型 普通最小二乘法 linear_model.LinearRegression 岭回归 linear_model.Ridge Lasso回归 linear_model.Lasson 弹性网络 linear_model.ElasticNet 下面分别对这些模型进行讨论, 普通最小二乘法的思想就是让均方误差最小化。
线性回归是一种基本的预测分析方法,它通过找到一个最佳拟合直线来预测一个连续值。scikit-learn是一个强大的Python库,可用于进行各种机器学习任务,包括线性回归。 下面是一个使用scikit-learn进行线性回归分析的示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train...
损失函数的不同,损失函数的优化方法的不同,验证方法的不同,就形成了不同的线性回归算法。scikit-learn中的线性回归算法库可以从这这三点找出各自的不同点。理解了这些不同点,对不同的算法使用场景也就好理解了。 1. LinearRegression 损失函数: LinearRegression类就是我们平时说的最常见普通的线性回归,它的损失...