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。
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...
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
1. 线性回归,梯度下降法模型优化参数 In [15]: # 线性回归fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression# 使用默认配置初始化# LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='liblinear', max_...
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 \(\...
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.线性回归模型 下面是一组用于回归的方法, 其中目标值是特征的线性组合。在数学表示法中,如果y表示预测值,那么有: 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 ...
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...