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。
多元线性回归 前面简单线性回归只有一个解释变量,当有多个解释变量的时候就需要使用多元线性回归,它的模型公式如下所示: 下面看一个新的例子,对前面的比萨用例增加顶部配料数量变量。 训练数据: 训练实例直径(英寸)顶部配料数量价格(美元) 1 6 2 7 2 8 1 9 3 10 0 13 4 14 2 17.5 5 18 0 18 测试数据...
而LASSO 回归是各项系数绝对值之和: alpha 是岭回归和 LASSO 回归正则项前一项重要的可调整的超参数,下图显示了 alpha 的变化对训练所得模型权重的影响(注意alpha在下图中的横轴上是逐渐变小的),可以看出超参数 alpha 对训练得到的模型参数的影响还是挺大的,随着 alpha 的增大,模型参数的模值被压缩到一个更小的...
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...
1.5 线性回归的结果问题的思路 1.6 线性回归的本质 第2章 多元线性回归 2.1 一元线性回归的本质与原理 2.2 二元线性回归 2.3 多元线性回归的几何原理 2.5 多元线性回归与深度学习的神经元 ...
7.多项式回归 ①销售日期-南瓜价格 ②南瓜种类-南瓜价格 8.多元线性回归 ①数据准备 ②划分数据集 ③训练模型 ④评估模型 ⑤多元线性回归(多项式) 三、内容总结 一、内容介绍 在前一篇文章中,我们已经在南瓜定价数据集的示例数据中探索了线性回归,本文中我们将使用之前处理好的数据比较简单线性回归、多项式线性回归以...
8.多元线性回归 ①数据准备 ②划分数据集 ③训练模型 ④评估模型 ⑤多元线性回归(多项式) 三、内容总结 一、内容介绍 在前一篇文章中,我们已经在南瓜定价数据集的示例数据中探索了线性回归,本文中我们将使用之前处理好的数据比较简单线性回归、多项式线性回归以及多元线性回归。并使用Matplotlib库对其进行可视化。 现在,...
这是一个线性回归的学习笔记,数据源是我爱我家的北京朝阳区的房屋价格及其相关信息,有室、厅、大小、朝向、楼层层数、装修程度、单价、总价。然后利用scikit-learn 构建一个简单的多元线性回归模型并预测。介绍相关的sklearn函数使用和参数意义。 目的:练习pandas、sklearn等相关模块函数使用 ...
多元线性回归(pandas/scikit-learn) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression #数据1 tem16_1 = [3113,3122,3131,3137,3146,3149...
Multiple Linear Regression With scikit-learn 在这篇文章中,我们来了解一下在 Python 编程语言中使用 scikit-learn 进行多元线性回归。 回归是一种统计方法,用于确定特征与结果变量或结果之间的关系。机器学习,它被用作预测建模的方法,其中使用算法来预测连续结果。多元线性回归,通常称为多元回归,是一种统计方法,通过...