import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.linear_model import Ridge,Lasso,LinearRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets import fetch_california_housing as fch# 1.加载数据集house_value = fch()x = pd.DataFrame(house...
classsklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0,*,fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,max_iter=None, tol=0.001,solver='auto',random_state=None)[source] 1. 2. 参数详情参见官方文档:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Ridge 案例:加利福尼...
Ridge Regression and Classification Lasso ElasticNet LARS OMP Bayesian Regression Logistic regression Generalized Linear Models Stochastic Gradient Descent Perceptron Passive Aggressive Algorithms Polynomial regression 本文通过Sklearn官网的User Guide深入学习。 Linear Models 线性模型用于解决目标值y为特征X的线性组合...
fromsklearn import linear_model #导入模型 reg= linear_model.RidgeCV(alphas=[0.1,1.0,10.0])#导入模型传入数组 reg.fit([[0,0], [0,0], [1,1]], [0, .1,1]) #训练模型 #RidgeCV(alphas=[0.1,1.0,10.0], cv=None, fit_intercept=True, scoring=None,normalize=False) print(reg.alpha_) ...
本文简要介绍python语言中 sklearn.linear_model.Ridge 的用法。 用法: class sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, *, fit_intercept=True, normalize='deprecated', copy_X=True, max_iter=None, tol=0.001, solver='auto', positive=False, random_state=None) 具有l2 正则化的线性最小二乘。 最小化...
二、交叉验证岭回归 --- klearn.linear_model.RidgeCV 加利福尼亚房屋价值测试 一、岭迹图 既然要选择α的范围,我们就不可避免地要进行α最优参数的选择。在各种机器学习教材中,都会使用岭迹图来判断正则项参数的最佳取值。传统的岭迹图长这样,形似一个开口的喇叭...
使用sklearn.linear_model.Ridge进行岭回归 一个简单的例子 from sklearn.linear_model import Ridge clf = Ridge(alpha=.5) X =[[0,0],[0,0],[1,1]]y = [0,.1,1] clf.fit(X,y)print(clf.coef_)print(clf.intercept_) 运行结果如下: ...
from sklearn.linear_model import Ridge, Lasso, ElasticNetfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score 2.2 加载数据集 # # 加载糖尿病数据集X, y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True) 2.3 划分训练集和测试集 X_train...
sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0,fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,max_iter=None,tol=0.001,solver='auto',random_state=None) Parameters alpha 释义: 正则化项系数,较大的值指定更强的正则化 设置:Alpha对应于其他线性模型(如Logistic回归或LinearSVC)中的C^-1。如果传递数组,则假定惩罚...
''' linear_model中的Ridge方法可以实现Ridge回归注意:这里的alpha表示正则化强度 nomalize设置为True表示对训练数据进行标准化 ''' model2 = linear_model.Ridge(alpha=0.01, normalize=True) model2.fit(X, y) print(model2.coef_) print(model2.intercept_) plt.scatter(X, y) y_hat2 = model2.predict...