classsklearn.linear_model.RidgeCV(alphas=0.1,1.0,10.0,*,fit_intercept=True,normalize=False, scoring=None,cv=None,gcv_mode=None,store_cv_values=False, alpha_per_target=False)[source] 1. 2. 3. 加利福尼亚房屋价值测试 importnumpyasnp importpandasaspd fromsklearn.linear_modelimportRidge,RidgeCV ...
#RidgeCV(alphas=[0.1,1.0,10.0], cv=None, fit_intercept=True, scoring=None,normalize=False) print(reg.alpha_) #获取权重 Lasso监督分类 估计稀疏系数的线性模型 适用于参数少的情况,因其产生稀疏矩阵,可用与特征提取 fromsklearn import linear_model # 导入模型参数 reg= linear_model.Lasso(alpha =0.1)...
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通过对系数尺寸进行惩罚来解决LinearRegression的一些问题,其中复杂度参数 α≥0 ,用于控制收缩量,该值越大,系数对共线性的鲁棒性越强。 minw||Xw−y||22+α||w||22 Ridge具有一个classifier变种RidgeClassifier ,将binary target value转换为{-1, 1},然后训练回归模型作为分类器,预测值的正负号作为类...
设置正则化参数:广义交叉验证 fromsklearn.linear_modelimportRidgeCVreg=RidgeCV(alphas=[0.1,1.0,10.0])reg.fit([[0,0],[0,0],[1,1]],[0,.1,1])reg.alpha_0.10000000000000001 Lasso fromsklearn.linear_modelimportLassoclf=Lasso(alpha=0.1)clf.fit([[0,0],[1,1],[2,2]],[0,1,2])Lasso(...
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: 使用方法 实例化 Ridge类已经设置了一系列默认的参数,因此clf = Ridge()即可以完成实例化。
fromsklearn.kernel_ridgeimportKernelRidge clf=KernelRidge()''' __init__函数 def __init__(self, alpha=1, kernel="linear", gamma=None, degree=3, coef0=1, kernel_params=None): kernel,核的类型 gamma,rbf,laplacian,poly,chi2,sigmoid核中的参数,使用其他核时无效。 degree,poly核中的参数d,使...
importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression,Ridge,Lasso# 将数据一分为二fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 均方误差fromsklearn.metricsimportmean_squared_errorimportpandasaspd# 加载数据# 加载训练数据# train = pd.read_table('./zhengqi_train.txt') 和下面一行的效果相同tr...
Ridge回归 sklearn API参数速查手册 语法sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0,fit_intercept=True, normalize=False,copyX=True, maxiter=None, tol=0.001,solver='auto', random_state=None)Parametersalpha 释义: 正则化项系数,较大的... 查看原文 估计器 sklearn.neighbors k-近邻算法 sklearn.naive_...