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(...
## 从sklearn中导入逻辑回归模型 from sklearn.linear_model import LogisticRegression ## 定义逻辑回归模型 clf = LogisticRegression(random_state = 0,solver = 'lbfgs') ## 在训练集上训练逻辑回归模型 clf.fit(x_train,y_train) ## 查看其对应的w print('the weight of Logistic Regression:',clf.coe...
我们使用 sklearn 库来开发多元线性回归模型。就代码而言,简单线性回归和多元线性回归之间的主要区别在于拟合模型所包含的列数。 下图显示了之前开发的模型的一些指标。 多项式线性回归 通过简单线性回归生成的预测线通常是一条直线。如果简单线性回归或多元线性回归不能准确拟合数据点,我们使用多项式线性回归。以下公式用于...
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)) y= np.array(X[:,0]**2...
一、scikit-learn 中的多项式回归 1)实例过程 模拟数据 importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt x= np.random.uniform(-3, 3, size=100) X= x.reshape(-1, 1) y= 0.5 * x**2 + x + np.random.normal(0, 1, 100) 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...
线性回归的优化 正规方程 需要推导的方程 梯度下降 比如从山上下来 就一段一段的选择路程 一直选择一个小路程的最低点 然后从最低点慢慢在往下走 肯定会到最低谷的 梯度下降算法 随机梯度下降算法 小批量梯度下降算法 随机平均梯度下降算法 sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True) ...
LogisticRegressionCV:在一组正则参数Cs中寻找最佳C的Logistic回归。 SGDClassifier:可实现采用随机梯度下降优化的Logistic回归。 LogisticRegression class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=’l2’, dual=False, tol =0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random...
对scikit-learn中线性回归算法进行总结,分析各自的不同和使用场景。 前言 线性回归的目的是要得到输出向量Y和输入特征X之间的线性关系,求出线性回归系数θ,也就是 Y=Xθ。其中Y的维度为mx1,X的维度为mxn,而θ的维度为nx1。m代表样本个数,n代表样本特征的维度。
上次我们学习kNN分类器的时候,用到了2层 for 循环搜索最佳超参数,这次我们直接调用 scikit-learn 中的方法搜索 kNN 回归的最佳超参数。实现如下: 结果如下: {'n_neighbors': 6, 'p': 1, 'weights': 'distance'} 0.735424490609 好像准确度还不是很高呢!?是不是 kNN 这个算法太简单,已经落伍了呢?