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。 为了得到线性回归系数θ,我们需要定义一个损失函数...
线性回归模型在实际应用中非常广泛,例如股票价格预测、房地产价格评估等。通过使用scikit-learn库,我们可以轻松地实现线性回归模型,并对数据进行预测和分析。 总之,本文介绍了如何使用scikit-learn实现线性回归模型,包括数据准备、模型训练、模型评估以及实际应用等步骤。希望读者能够通过本文的学习,掌握线性回归模型的实现方法...
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
在整个模型中, 我们定义向量作为w=(w1,w2,...wp)为回归系数coef_,w0定义作为截距intercept_。 在实际应用上就是找到一条最佳的拟合线,也就是求得回归系数和截距,如下图 如果得到最佳的拟合线,求得回归系数和截距,就是尽量使损失函数值(下图)越小,又称为最小二乘法 2.正规方程 sklearn.linear_model.Linear...
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...
线性回归是一种基本的预测分析方法,它通过找到一个最佳拟合直线来预测一个连续值。scikit-learn是一个强大的Python库,可用于进行各种机器学习任务,包括线性回归。 下面是一个使用scikit-learn进行线性回归分析的示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train...
现在我们可以继续介绍另一个广义线性模型。其中一个最近引入到Scikit-Learn中的模型是泊松回归。 4. 泊松回归 这个回归器非常适合预测计数。 一个平方英尺在一年内得到多少雨滴?一个链接在一天内点击多少次?一个拍卖中的商品获得多少竞标? 正如你所看到的,所有...
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 \(\...
1.线性回归 2.多项式回归 正则化线性模型 3.Logistic回归 4.Softmax回归 以下内容是在《机器学习实战:基于Scikit-Learn,Keras和TensorFlow》中第四章内容基础上进行的总结. 其他阅读体验:我的博客1,博客2.(由于知乎不支持4级以上标题显示,在博客中内容划分可以更为详细) Jupyter代码:linear_models.ipynb. 本文较长...
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) ...