以下是一些常用的scikit-learn回归算法: 1. 线性回归(Linear Regression) 2. 岭回归(Ridge Regression) 3. Lasso回归(Lasso Regression) 4. 弹性网络(ElasticNet Regression) 5. 决策树回归(Decision Tree Regression) 6. 随机森林回归(Random Forest Regression) 7. 套索回归(LassoLars Regression) 8. 最小角...
3.1.3 SVM回归 In [7]:fromsklearnimportsvm In [8]: svr =svm.SVR() In [9]: try_different_method(svr) 结果图像如下: 3.1.4 KNN In [11]:fromsklearnimportneighbors In [12]: knn =neighbors.KNeighborsRegressor() In [13]: try_different_method(knn) 竟然KNN这个计算效能最差的算法效果最好...
思考:解决具体的问题,通过可视化查看样本相根据特征大致的分布,再判断可以使用哪些算法,组个尝试,找个最合适的一个; 最合适:准确度高、效率高; 四、实例scikit-learn中的逻辑回归算法 scikit-learn中的逻辑回归算法自动封装了模型的正则化的功能,只需要调整 C 和 penalty; 主要参数:degree、C、penalty;(还有其它参...
from sklearn.model_selection import train_test_split ## 选择类别为0和1的类别样本(没选择类比为2的,因为二分类逻辑回归为0和1) iris_features_part = iris_features.iloc[:100] iris_target_part = iris_target[:100] ## 测试集大小为20%(二八分) x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_s...
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,它的损失函数...
1.1 回归的案例 1.2 什么是回归 回归模型是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的连续关系。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。 决策树,随机森林,支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类...
回归算法 以下是我们在本教程中讨论的一些常用回归算法,以及代码示例。 线性回归(简单、多重和多项式) 决策树回归 随机森林树木 梯度提升树 线性回归 当目标与一个或多个预测变量之间存在线性关系时,线性回归模型可预测连续目标。 简单线性回归 这是线性回归的最基本形式,其中要预测的变量仅依赖于另一个变量。这是通...
大家早安、午安、晚安,上一篇学习了一些常见线性回归算法的核心思想以及简单的编程实现,本文主要是了解一些scikit-learn中的回归模型的主要内容和应用方法,希望对大家有所帮助。正文开始~~ 点开sklearn中的Regression部分的内容,震惊了,光线性回归模型就如图1所示的一大片,更别说其他的非线性回归方法了,但是本文还是对应...
逻辑回归的损失,称之为对数似然损失 优化也是使用梯度下降 使用梯度下降优化算法,去减少损失函数的值。这样去更新逻辑回归前面对应算法的权重参数,提升原本属于1类别的概率,降低原本是0类别的概率。 sklearn.linear_model.LogisticRegression(solver='liblinear', penalty=‘l2’, C = 1.0) ...