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)...
from sklearn.linear_model import LogisticRegression ## 定义逻辑回归模型 clf = LogisticRegression(random_state = 0,solver = 'lbfgs') ## 在训练集上训练逻辑回归模型 clf.fit(x_train,y_train) ## 查看其对应的w print('the weight of Logistic Regression:',clf.coef_) ## 查看其对应的w0 print(...
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...
回归模型是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的连续关系。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。 决策树,随机森林,支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类型离散变量。 ...
回归分析是一种统计学上分析数据的方法,旨在确定一个或多个自变量(也称为特征或解释变量)与因变量(也称为响应变量或目标变量)之间的关系。在Python的Scikit-learn库中,提供了多种回归算法,如线性回归、岭回归、套索回归等。同时,T检验是统计学中常用的一种假设检验方法,用于检验两组数据间的均值是否存在显著差异,...
⌋ 机器学习是一门人工智能的分支学科,通过算法和模型让计算机从数据中学习,进行模型训练和优化,做出预测、分类和决策支持。Python成为机器学习的首选语言,依赖于强大的开源库如Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch。本专栏介绍机器学习的相关算法以及基于Python的算法实现。 【GitCode】专栏资源保存在我的GitCode仓库:https...
Python机器学习ai人工智能神经网络决策树线性回归scikit-learn梯度下降法数据预处理模型训练模型预测算法封装数据维度处理 本节课程介绍了如何使用Scikit-learn库(简称sklearn)进行一元线性回归分析。首先,强调了机器学习中库的重要性,特别是sklearn库的广泛应用,它封装了多种机器学习算法,并简化了复杂功能的实现。在进行机...
[机器学习与scikit-learn-28]:算法-回归-评估指标详解,作者主页(文火冰糖的硅基工坊):文火冰糖(王文兵)的博客_文火冰糖的硅基工坊目录第1章最小二乘的误差公式第2章 残差和与MAE
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) ...