1.7.1. 高斯过程回归(Gaussian Process Regression)(GPR)GaussianProcessRegressor类实现了用于回归问题的高斯过程(GP)模型。 为此,需要指定GP的先验(prior)。先验均值通常假定为常数或者零(当参数normalize_y=False时); 当normalize_y=True时,先验均值通常为训练数据的均值。而先验的方差通过传递内核(kernel)对象来指定...
所述GaussianProcessClassifier器实现了用于分类目的的高斯过程(GP),当测试的预测采用类概率的形式,更能够用于概率分类。 GaussianProcessClassifier 在隐函数 之前设置GP先验,然后通过链接函数进行压缩以获得概率分类。 隐函数 因此就是所谓的干扰函数(nuisance function),其值不能被观测到,并且自身不具有相关性。 其目的...
Linear Models linear_model.LogisticRegression函数参数: penalty:{‘l1’, ‘l2’, ‘elasticnet’, None}, default=’l2’。 dual:bool, default=False,对偶(约束)或原始公式。对偶公式仅适用于使用liblinear求解器的 l2 惩罚。当 n_samples > n_features 时,首选 Dual=False。 tol:float, default=1e-4。
内核(也可以叫做GPs上下文中的”协方差函数”) 是决定高斯过程(GP)先验和后验形状的关键组成部分。 它们通过定义两个数据点的“相似性”,并结合相似的 数据点应该具有相似的目标值的假设,对所学习的函数进行编码。 内核可以分为两类:固定内核,只取决于两个数据点的距离, 不依赖于它们的绝对值 ,因此它们对于输入...
1.7.1. 高斯过程回归(Gaussian Process Regression)(GPR)GaussianProcessRegressor类实现了用于回归问题的高斯过程(GP)模型。 为此,需要指定GP的先验(prior)。先验均值通常假定为常数或者零(当参数normalize_y=False时); 当normalize_y=True时,先验均值通常为训练数据的均值。而先验的方差通过传递内核(kernel)对象来指定...
1.1.15 Huber Regression 回归 sklearn.linear_model.HuberRegressor 能够处理数据中有异常值的情况 1.1.16 多项式回归 回归 sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 通过PolynomialFeatures将非线性特征转化成多项式形式,再用线性模型进行处理 1.2 线性和二次判别分析 1.2.1 LDA 分类/降维 sklearn.discriminant_analysis. ...
但是如果模型在各个维度进行不均匀伸缩后,最优解与原来等价,例如logistic regression等,对于这样的模型,是否标准化理论上不会改变最优解。但是,由于实际求解往往使用迭代算法,如果目标函数的形状太“扁”,迭代算法可能收敛地很慢甚至不收敛,所以对于具有伸缩不变性的模型,最好也进行数据标准化。
LR= LinearRegression()# 挑选出7个相关的变量rfe_model = RFE(model, 7)# 交给模型去进行拟合X_rfe = rfe_model.fit_transform(X,y) LR.fit(X_rfe,y)# 输出各个变量是否是相关的,并且对其进行排序print(rfe_model.support_)print(rfe_model.ranking_) ...
'sklearn_bagging_regressor', 'sklearn_GP_regressor', 'sklearn_ridge_regressor', 'sklearn_lasso_regressor', 'sklearn_kernel_ridge_regressor', 'sklearn_knn_regressor', 'sklearn_svr_regressor', 'sklearn_decision_tree_regressor', 'sklearn_linear_regression', 'sklearn_adaboost_regressor', 'xgb...
1.1.7 Least Angle Regression(LARS) 回归 sklearn.linear_model.Lars 适合高维数据 1.1.8 LARS Lasso 回归 sklearn.linear_model.LassoLars (1)适合高维数据使用 (2)LARS算法实现的lasso模型 1.1.9 Orthogonal Matching Pursuit (OMP) 回归 sklearn.linear_model.OrthogonalMatchingPursuit ...