scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析,本文就对这些类库的使用做一个总结,重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景。 线性回归的目的是要得到输出向量\(\mathbf{Y}\)和输入特征\(\mathbf{X}\)之间的线性关系,求出线性回归系数\(\mathbf\theta\),也就是 \(\...
LogisticRegression是 Scikit-learn 库中用于执行逻辑回归的类。它具有许多参数,主要用于控制模型的行为和性能。以下是一些常用参数的解释: penalty: 正则化类型,默认为 ‘l2’,可以选择 ‘l1’ 或‘l2’。 C: 正则化强度的倒数,默认为 1.0。较小的值表示更强的正则化。 solver: 优化算法,常用的有 ‘liblinear...
Scikit-learn是一个流行的Python机器学习库,其中包含许多用于回归分析的算法。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(...
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;(还有其它参数) 1)直接使用逻辑回归算法 importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt np.random.seed(666) X= np.random.normal(0, 1, size=(200, 2)) ...
相对于scikit-learn中的多项式回归,自己使用多项式回归,就是在使用线性回归前,改造了样本的特征; sklearn 中,多项式回归算法(PolynomialFeatures)封装在了 preprocessing 包中,也就是对数据的预处理; 对于多项式回归来说,主要做的事也是对数据的预处理,为数据添加一些新的特征; ...
从skicit-learn中调用相应的算法构建模型即可。是的!在机器学习领域,如果你只是抱着体验机器学习的心态,实现起来就是这么简单。 第一步很好解决 常见的问题类型只有三种:分类、回归、聚类。而明确具体问题对应的类型也很简单。比如,如果你需要通过输入数据得到一个类别变量,...
逻辑回归算法的名字虽然带有“回归”二字,但实际上是用来解决分类问题的算法。 1.逻辑回归算法的原理 假设有一场足球赛,我们有两支球队的所有出场球员信息、历史交锋成绩、比赛时间、主客场、裁判和天气等信息,根据这些信息预测球队的输赢。假设比赛结果记为y,赢球标记为1,输球标记为0,这就是典型的二元分类问题,可...
1.单变量线性回归算法 我们先考虑最简单的单变量线性回归算法,即只有一个输入特征。 1.预测函数 针对数据集x和y,预测函数会根据输入特征x来计算输出值h(x)。其输入和输出的函数关系如下: 这个方程表达的是一条直线。我们的任务是构造一个 函数,来映射数据集中的输入特征x和输出值y,使得预测函数 ...