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 \(\...
scikit-learn 回归算法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)...
如果目标值是连续的,那么就是线性回归。比如预测目标值是客户的出险概率(连续数值),可以用线性回归; 如果目标值是泊松分布,那么就是泊松回归。比如预测目标值随时过去一段时间内(T)客户出险N次的概率,可以用泊松回归; 如果目标值是0-1分布,那么就是逻辑回归。比如预测目标值是客户是否是高风险客户(是或否,0或1)...
除了线性回归外,Scikit-learn还提供了其他多种回归算法,如岭回归(Ridge Regression)、套索回归(Lasso Regression)等。这些算法在处理具有多重共线性、高维特征或噪声数据等问题时具有优势。对于这些算法,同样可以使用T检验来检验回归系数的显著性。 在进行回归分析时,还需要注意以下几点: 数据预处理:在进行回归分析之前,...
逻辑回归算法的名字虽然带有“回归”二字,但实际上是用来解决分类问题的算法。 1.逻辑回归算法的原理 假设有一场足球赛,我们有两支球队的所有出场球员信息、历史交锋成绩、比赛时间、主客场、裁判和天气等信息,根据这些信息预测球队的输赢。假设比赛结果记为y,赢球标记为1,输球标记为0,这就是典型的二元分类问题,可...
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...
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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) ...
这说明,线性回归的性能,往往取决于数据本身,并没有可以调整的模型的超参数,线性回归也因此对数据有着很高的要求。 幸运的是,现实中大部分连续型变量之间,都存在着或多或少的线性联系。所以线性回归虽然简单,却很强大。 同时,sklearn中的线性回归可以处理多标签问题,只需要在fit的时候输入多维度标签就可以了。
第1章 scikit-learn对逻辑回归的支持 scikit-learn只提供了对线性逻辑回归模型,对于非线性分布的样本,可以通过PolynomialFeatures变换,扩展成维度更高的向量点,最后通过线性模型进行拟合,体现的过程如下: PolynomialFeatures StandardScaler LogisticRegression 非线性回归是指模型是用“n次函数”拟合,然后分类。