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 \(\...
logistic_regression_path类则比较特殊,它拟合数据后,不能直接来做预测,只能为拟合数据选择合适逻辑回归的系数和正则化系数。主要是用在模型选择的时候。一般情况用不到这个类,所以后面不再讲述logistic_regression_path类。 此外,scikit-learn里面有个容易让人误解的类RandomizedLogisticRegression,虽然名字里有逻辑回归的词...
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...
1)returnX, y# 线性回归解析法:使用正态方程求解,直接得到全局最优解deflinear_regression_analysis(X, y):# 特征向量为参数b添加值为1的特征X_b = np.c_[np.ones((100,1)), X]# 用正态方程解得全局最优解theta_best = np.linalg.inv(X_b.T.dot(X_b)).dot(X_b.T).dot(y)print("线性...
内含Scikit-learn的主要数据模型包括分类,回归,超参调优,评估方法。这真的是一个很优雅的框架。在使用Tensorflow和Pytorch的人都知道,sklearn的东西是可以直接拿来辅助使用的。 他们更多是一种统计模型,因为…
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)) ...
数据复制并提取自变量和因变量(注意,线性回归使用的都是y_train数值型标签,后面的逻辑回归使用的是y_label类别型标签) # 提取自变量:数值型 x_train=df.copy()[['area','daypop','nightpop','night20-39','sub_kde','bus_kde','kind_kde']] ...
逻辑回归算法的使用通常情况下是已知分类,判断未知样本是属于哪一类。 对于保险公司来说,常常需要判断客户是高风险客户还是低风险客户?是服务敏感型客户还是品牌敏感型客户?从而用来决定客户是否承保,以什么价格承保等等。 通常的做法是根据需要设计标签规则,从而给样本打上标签,然后对数据进行训练,得到预测结果,最后再验证...
决策树回归 随机森林树木 梯度提升树 线性回归 当目标与一个或多个预测变量之间存在线性关系时,线性回归模型可预测连续目标。 简单线性回归 这是线性回归的最基本形式,其中要预测的变量仅依赖于另一个变量。这是通过使用通常用于计算直线斜率的公式来计算的。
逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的一种分类模型,逻辑回归是一种分类算法,虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛。逻辑回归就是解决二分类问题的利器 逻辑回归的输入就是一个线性回归的结果。 逻辑回归最终的分类是通过属于某个类别的概率值来判断是否属于某个类别,并且这个类别默认...