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 \(\...
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...
scikit-learn学习线性回归 利用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归,数据集是一个循环发电场的数据,共有9568个样本数据,每个数据有5列,分别是:AT(温度), V(压力), AP(湿度), RH(压强), PE(输出电力)。我们的目标是得到一个线性关系,其中AT/V/AP/RH这4个是样本特征,PE是样本输出, 也就是说机器学习的...
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...
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']] ...
scikit-learn 线性回归算法库小结 机器学习之线性回归 Linear Regression(三)scikit-learn算法库 Abstract 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...
2、线性回归 1)小引—— kNN 回归 首先我们先回顾下上次的 kNN ,其实 kNN 不仅可以用于分类,还可以用来解决回归问题。以此来引入回归问题的鼻祖——线性回归。 Talk is cheap, let's see the code! 结果如下: MAE: 3.651057, MSE: 25.966010, R2 Accuracy: 0.464484 0.602674505081 ...
在数据分析和机器学习的世界中,线性回归是一种非常基础且广泛使用的预测模型。它通过建立自变量(X)和因变量(Y)之间的线性关系来预测目标值。当我们训练好一个线性回归模型后,评估其性能变得至关重要。均方误差(Mean Squared Error, MSE)是衡量模型预测值与真实值差异的一个常用指标,其值越小,表示模型预测越准确。
本文将介绍线性回归的基础知识,可以在这里找到完整的代码。 【代码】:https://github.com/RoyiHD/linear-regression 2、项目设置 本文将使用Jupyter Notebook进行这个项目。首先导入一些库。 导入库 # 绘制图表importmatplotlib.pyplotasplt# 数据管理和处理frompandasimportDataFrame# 绘制热力图importseabornassns# 分析...