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#...
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。 线性回归算法 1. LinearRegression LinearRegression类就是我们平时说的最常见普通的线性回归。 (1) 损失函数: 损失函数是最简单的,如下: (2) 损失函数的优化方法: 对于上述损失函数 ,一般有...
# 加载线性回归模型 fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression # 构建线性回归模型 pipe_lm=Pipeline([ ('lm_regr',LinearRegression(fit_intercept=True)) ]) # 训练线性回归模型 pipe_lm.fit(x_train,y_train) # 使用线性回归模型进行预测 y_train_predict=pipe_lm.predict(x_train) 1. 2. 3. 4....
线性回归是预测模型的一种,它试图通过找到一条最佳拟合直线来建立自变量和因变量之间的关系。Python的scikit-learn库提供了强大的线性回归实现,可以轻松地训练模型并做出预测。 一、数据准备 首先,我们需要准备一组用于训练线性回归模型的数据。这通常包括特征矩阵X和目标向量y。以下是一个简单的示例: import numpy as ...
Scikit-learn数据集 Scikit-learn的数据集子模块datasets提供了两类数据集:一类是模块内置的小型数据集,这类数据集有助于理解和演示机器学习模型或算法,但由于数据规模较小,无法代表真实世界的机器学习任务;另一类是需要从外部数据源下载的数据集,这类数据集规模都比较大,对于研究机器学习来说更有实用价值。 前者使用...
工程应用中往往不止一个输入特征。熟悉了单变量线性回归算法后,我们来探讨一下多变量线性回归算法。 1.预测函数 上文介绍的线性回归模型里只有一个输入特征,我们推广到更一般的情况,即多个输入特征。此时输出y的值由n个输入特征x1,x2,x3,...,xn决定。那么预测函数模型可以改写如下: ...
一、Scikit Learn中使用estimator三部曲 1.构造estimator 2.训练模型:fit 3.利用模型进行预测:predict 二、模型评价 模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1.均方误差(mean squared error,MSE): 2.平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3.R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值...
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。
内含Scikit-learn的主要数据模型包括分类,回归,超参调优,评估方法。这真的是一个很优雅的框架。在使用Tensorflow和Pytorch的人都知道,sklearn的东西是可以直接拿来辅助使用的。 他们更多是一种统计模型,因为…
22. 22-调用Scikit-learn中的多元线性回归求解模型(下)是强推!一周就把导师四年没教会我的【AI机器学习算法】给讲明白了!全网最新最全的机器学习算法教程,从简单理解线性回归到算法实战,看完简直事半功倍!-人工智能/论文的第22集视频,该合集共计177集,视频收藏或关注