一、简介Logistic Regression,逻辑回归模型,核心是Sigmoid函数(Logistic函数),如下图所示。该函数将实数映射到(0, 1)区间范围内,最终的结果解释成某一类的概率值。在具体应用过程中,设置概率阈值,比如0.5,…
ARDRegression和BayesianRidge很像,唯一的区别在于对回归系数\(\theta\)的先验分布假设。BayesianRidge假设\(\theta\)的先验分布规律为球形正态分布,而ARDRegression丢掉了BayesianRidge中的球形高斯的假设,采用与坐标轴平行的椭圆形高斯分布。这样对应的超参数\(\lambda\)有n个维度,各不相同。而上面的BayesianRidge中球...
在sklearn中,线性回归可以通过LinearRegression类来实现。 一元线性回归 一元线性回归模型是统计学中用于预测一个因变量(通常表示为y)和一个自变量(通常表示为x)之间线性关系的模型。这种模型可以表示为数学方程: 其中: y 是因变量(目标变量),是我们想要预测的。 x 是自变量(特征),是我们用来预测y的。 β0 是...
逻辑回归,咋一听这名字,真的跟一个正儿八经的回归模型似的,实际上从原理上讲他是一个如假包换的分类器,英文名是 Logistics regression,也叫 logit regression,maximum-entropy classification,或者 log-linear classifier。 在逻辑回归中,会将样本的所有特征与样本属于某个种类的概率联系起来,即使每个特征都对应一个模...
在Scikit-learn中,可以使用LinearRegression类来实现线性回归。下面是一个简单的示例代码: from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np # 创建一些示例数据 X = np.array([[1], [2], [3], [4]]) y = np.array([2, 4, 6, 8]) # 创建线性回归模型 model = Linear...
【机器学习(5)】Scikit-learn创建线性回归模型(LinearRegression、Lasso及Ridge)和逻辑回归模型(logistic),1.数据加载假如进行房价的预测,这里加载的数据共1000条,共十个维度(十个特征),除了id以外,其余的都
随机森林回归(Random Forest Regression)是一种在机器学习领域广泛应用的算法,由美国科学家 Leo Breiman 在2001年提出。 它是一种集成学习方法,通过整合多个决策树的预测结果来提高预测精度和稳定性。 随机森林回归适用于各种需要预测连续数值输出的问题, 如金融领域的股票价格预测、客户信用评分,医疗领域的疾病诊断和药物...
目录scikit-learn库之线性回归一、LinearRegression1.1 使用场景1.2 代码1.3 参数详解1.4 属性1.5 方法1.5.1 报告决定系数二、ARDRegression三、BayesianRidge四、ElasticNet五、ElasticNetCV六、Lasso七、L
LinearRegression类就是我们平时说的最常见普通的线性回归。 (1) 损失函数: 损失函数是最简单的,如下: (2) 损失函数的优化方法: 对于上述损失函数 ,一般有梯度下降法和最小二乘法两种优化方法,scikit-learn中的LinearRegression类采用最小二乘法。通过最小二乘法,可以解出线性回归系数 ...
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) 6. 随机森林回归(Random Forest Regression) 7. 套索回归(LassoLars Regression) 8. 最小角回归(Least Angle Regression) 9. SVR(Supp...