fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression lr=LinearRegression() lr.fit(train_x,train_y) printlr.intercept_ printlr.coef_ 二.岭回归 由于LinearRegression没有考虑过拟合的问题,有可能导致泛化能力较差,这时损失函数可以加入正则化项,如果加入的是L2范数的正则化项,就是Ridge回归的损失函数,如下所示: 其中...
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', max_iter=100, multi_class='auto', verbose=0, warm_start=False, n_jobs=None, l1_ratio=None) 1. 模...
fromsklearn import linear_model # 导入模型参数 reg= linear_model.Lasso(alpha =0.1)#导入模型传入参数alpha=0.1reg.fit([[0,0], [1,1]], [0,1])#训练数据 #Lasso(alpha=0.1, copy_X=True, fit_intercept=True, max_iter=1000,normalize=False, positive=False, precompute=False, random_state=Non...
Logistic regression Logistic regression是用于classification,而非regression的线性模型,也被称为maximum-entropy classification或log-linear classifier。 LogisticRegression实现逻辑回归,使用可选的L1,L2或Elastic-Net正则化来拟合二元,多元或多项逻辑回归。 Generalized Linear Models Generalized Linear Models (GLM)以下面两...
sklearn.linear_model.LogisticRegressionCV sklearn.linear_model.LogisticRegression LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='warn', max_iter=100, ...
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='liblinear',max_iter=100,multi_class='ovr',verbose=0,warm_start=False,n_jobs=1) ...
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sklearn中,模型被封装在sklearn.model_selection模块下,如sklearn.linear_model.LinearRegression代表线性回归模型。首先,我们需要创建模型实例,然后用fit方法训练模型。 fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression model=LinearRegression()model.fit(X_train,y_train) ...
对于Sklearn逻辑分类器,可以通过设置参数来选择使用L1惩罚还是L2惩罚。在sklearn.linear_model模块中,逻辑分类器的L1惩罚对应的参数为"penalty='l1'",L2惩罚对应的参数为"penalty='l2'"。根据具体的需求和数据特点,选择合适的惩罚方式可以提高模型的性能。 以下是一些关于Sklearn逻辑分类器的L1和L2惩罚的应用场景和推...
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...