回归模型参数估计算法:最小二乘法( Ordinary Least Square)用来估计简单线性回归模型中的参数的估计量。 通俗点说,最小二乘法就是找一条最接近于原数据点的一条曲线,利用历史数据测出这… 易懂财税 二值因变量、线性概率模型、Probit、Logit模型 最近做y只能取0-1的论文,于是总结一下线性概率模型、Probit、Logit...
scikit-learn学习线性回归 利用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归,数据集是一个循环发电场的数据,共有9568个样本数据,每个数据有5列,分别是:AT(温度), V(压力), AP(湿度), RH(压强), PE(输出电力)。我们的目标是得到一个线性关系,其中AT/V/AP/RH这4个是样本特征,PE是样本输出, 也就是说机器学习的...
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...
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...
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。
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...
由于其他版本的线性回归模型的参数类似于LinearRegression,即其他类型的线性回归模型的参数详解都会跳过,只会讲解它与LinearRegression的不同之处。我们接下来的目的就是为了给大家介绍scikit-learn库中常用的线性回归模型。 一、LinearRegression 1.1 使用场景
线性回归算法是使用线性方程对数据集拟合得算法,是一个非常常见的回归算法。本章首先从最简单的单变量线性回归算法开始介绍,然后介绍了多变量线性回归算法,其中成本函数以及梯度下降算法的推导过程会用到部分线性代数和偏导数;接着重点介绍了梯度下降算法的求解步骤以及性能优化方面的内容;最后通过一个房价预测模型,介绍了...
scikit-learn linearregression 公式表达式 Scikit-learn是一个流行的Python机器学习库,其中包含了许多常用的机器学习算法。其中之一就是线性回归算法,它是一种用于建立线性模型的监督学习算法。在Scikit-learn中,线性回归模型可以通过LinearRegression类来实现。 线性回归模型的目标是通过拟合一条直线来建立输入特征和输出目标...
终于到了临门一脚了,我们可以用scikit-learn的线性模型来拟合我们的问题了。scikit-learn的线性回归算法使用的是最小二乘法来实现的。代码如下: from sklearn.linear_model import LinearRegression linreg = LinearRegression() linreg.fit(X_train, y_train) ...