#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author:ZhengzhengLiu #线性回归——家庭用电预测(时间与功率之间的关系) #导入模块 import sklearn from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler ...
4.subsample: 取值在(0, 1)之间,取原始训练集中的一个子集用于训练基础决策树 5.criterion: 'friedman_mse'改进型的均方误差;'mse'标准的均方误差; 'mae'平均绝对误差。 6.min_samples_split:一个整数,指定了每个基础决策树模型分裂所需最小样本数。 7.min_samples_leaf:一个整数,指定了每个基础决策树模型叶...
linear regression的loss函数是MSE,ridge regression的loss函数是MSE+ \alpha \cdot \theta。 \theta 是x /自变量/特征的系数。 \alpha 是\theta 的系数,用于控制 \theta 在loss函数中的比重,毕竟loss函数是以MSE为主。 标准化是一个有用的数据处理手段。如果数据没有标准化,使用MSE的linear regression(特指OLS...
在sklearn当中, 所有的损失都使用负数表示,因此均方误差也被显示为负数了。真正的均方误差MSE的数值,其实就是 neg_mean_squared_error去掉负号的数字。 除了MSE,我们还有与MSE类似的MAE(Mean absolute error,绝对均值误差) 其表达的概念与均方误差完全一致,不过在真实标签和预测值之间的差异外我们使用的是L1范式(绝对...
sklearn.metrics模块提供了常用的模型评价指标。对于多元线性回归,常用的模型评价的指标一般是MSE。其表达式如下所示: 其中是第i个观测值点上的预测。如果预测值的响应值与真实的响应值很接近,则均方误差非常小;若预测的响应值与真实的响应值存在实质上的差别,则均方误差会非常大。当MSE由训练数据计算得出,称作训练均...
("linear_regression", linear_regression)]) return pipeline 我们分别使用2,3,5,10阶去拟合sin degrees = [2, 3, 5, 10]results = []for d in degrees: model = self.polynomial_model(degree=d) model.fit(x, y) train_score = model.score(x, y) mse = mean_squared_error(y, model.predict...
sklearn中的线性回归模型主要通过LinearRegression类来实现。这个类提供了拟合线性模型的方法,以及预测新数据的能力。 2. 掌握线性回归模型的评估指标 线性回归模型的评估指标主要包括: 均方误差(MSE, Mean Squared Error):衡量预测值与真实值之间差异的平方的平均值。 均方根误差(RMSE, Root Mean Squared Error):MSE...
准确度指预测值与实际真实值之间的差异大小。常用均方误差(Mean Squared Error, MSE),平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE),平均绝对百分比误差MAPE来度量。 下面我们对这几个评估指标进行介绍,以及其在sklearn中如何使用。 以糖尿病数据集的回归模型为计算示例-计算各指标 ...
model = LinearRegression() #在训练集上训练模型 model.fit(X_train, y_train) #在测试集上进行预测 y_pred = model.predict(X_test) #计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print("Mean Squared Error:", mse) ``` 上述代码使用波士顿房价数据集,将数据集划分为训练集和测试集,...
1 预处理过的数据 2 相关性分析 df.corr()[['revenue']].sort_values(by='revenue', ascending=False)3 线性回归分析建模 注意：数据有缺失会报错 1> 建模核⼼代码 from sklearn.linear_model import LinearRegression line_model = LinearRegression()# 设定因变量 y = df['revenue']# 设定⾃变量...