sklearn.linear_model.LogisticRegression是 scikit-learn(一个流行的 Python 机器学习库)中用于实现逻辑回归模型的类。逻辑回归是一种用于解决二分类问题的统计方法,它通过将线性回归的输出映射到 sigmoid 函数(也叫逻辑函数)上,从而得到概率预测。 主要参数 以下是一些LogisticRegression类的主要参数: penalty: 正则化...
在了解逻辑回归原理(见逻辑回归原理总结)的基础上,进一步对sklearn库中的LogisticRegression类进行介绍。语法格式class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', *, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='lbfgs'...
首先从SKLearn工具库的linear_model中引入LinearRegression;创建模型对象命名为model,设置超参数normalize为True(在每个特征值上做标准化,这样能保证拟合的稳定性,加速模型拟合速度)。 fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression model=LinearRegression(normalize=True) model 输出: LinearRegression(copy_X=True,fit_in...
在python的sklearn模块库中的线性回归算法都位于Linearn_model模块中,其包含以下几种线性回归函数: (1)ARDRegression:ARD自相关回归算法 (2)BayesianRidge:贝叶斯线性回归算法 (3)ElasticNet:弹性网络算法 (4)HuberRegressor:Huber回归算法 (5)LinearRegression:最小二乘法线性回归算法 (6)LARS:最小角回归算法 (7)...
感知器是一种二分类的线性分类算法,它通过学习一组权重和偏置来将数据点分隔到不同的类别中。在sklearn中,可以使用linear_model模块中的Perceptron类来实现感知器算法。 感知器的工作原理是通过迭代的方式不断调整权重和偏置,使得分类结果更加准确。具体步骤如下: ...
logreg = linear_model.LogisticRegression(C=1e5) logreg.fit - (X, Y) LogisticRegression(C=100000.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class='ovr', n_jobs=1, penalty='l2', random_state=None, solver='liblinear', tol=0.0001,...
linear_model.Lasso Lasso,使用L1作为正则化工具来训练的线性回归模型 linear_model.LassoCV 带交叉验证和正则化迭代路径的Lasso linear_model.LassoLars 使用最小角度回归求解的Lasso linear_model.LassoLarsCV 带交叉验证的使用最小角度回归求解的Lasso linear_model.LassoLarsIC 使用BIC或AIC进行模型选择的,使用最小角...
SKlearn 包中的 LinearRegression() 方法,不宜从字面理解为线性回归方法, LinearRegression() 仅指基于普通最小二乘法(OLS)的线性回归方法。 sklearn.linear_model.LinearRegression 类是 OLS 线性回归算法的具体实现,官网介绍详见:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegre...
from sklearnimportdatasets,linear_model # 读取自带的diabete数据集 diabetes=datasets.load_diabetes()# 使用其中的一个feature diabetes_X=diabetes.data[:,np.newaxis,2]# 将数据集分割成trainingset和testsetdiabetes_X_train=diabetes_X[:-20]diabetes_X_test=diabetes_X[-20:]# 将目标(y值)分割成training...
使用preproccessing库的Binarizer类对数据进行二值化的代码如下: 1fromsklearn.preprocessingimportBinarizer 2 3#二值化,阈值设置为3,返回值为二值化后的数据 4Binarizer\(threshold=3\).fit\_transform\(iris.data\) 2.3 对定性特征哑编码 由于IRIS数据集的特征皆为定量特征,故使用其目标值进行哑编码(实际上是...