sklearn中用LARS算法实现lasso模型的是LassoLars。该算法会给出随着正则化参数的变化时系数变化的完整路径。可以通过lars_path来检索路径。LARS算法的具体实现可以参考Least Angle Regression import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import linear_model from sklearn import datasets diabetes ...
from sklearn.linear_model import LinearRegression lg = LinearRegression() ''' __init__参数 def __init__(self, fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=1): fit_intercept,是否存在截距,默认存在 normalize,标准化开关,默认关闭 用法: lg.fit(X_train, y_train) y_pred = lg...
alpha:L2惩罚(正则化项)参数 learning_rate:学习率 {‘constant’, ‘invscaling’, ‘adaptive’} learning_rate_init:初始学习率,默认0.001 max_iter:最大迭代次数 默认200 model = sk_nn.MLPClassifier(activation='tanh',solver='adam',alpha=0.0001,learning_rate='adaptive',learning_rate_init=0.001,max_...
random_state=2)#训练模型#k近邻kneighbor=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)#n_neighbors是设定邻居的个数#线性回归lr =LinearRegression()#岭回归ridge=Ridge(alpha=.01)#aipha模型简单性与训练集性能之间的权衡,alpha趋向于0,降低训练集性能,提高泛化性能#Lasso回归lasso= Lasso(alpha=.01,max_iter=100)#max...
metric_params:dict, default=None,度量函数的附加关键字参数。 n_jobs:int, default=None。 Linear Models linear_model.LogisticRegression函数参数: penalty:{‘l1’, ‘l2’, ‘elasticnet’, None}, default=’l2’。 dual:bool, default=False,对偶(约束)或原始公式。对偶公式仅适用于使用liblinear求解器的...
sklearn中,支持多分类问题的模型有很多,如大家熟悉的linear_model.LogisticRegression,linear_model.RidgeClassifier,ensemble.RandomForestClassifier,neural_network.MLPClassifier,tree.DecisionTreeClassifier等。 二、多输出分类、多输出回归 如果分类问题标签可能取值为2个(binary),而待分类标签的数量大于1,则属于 multilabe...
例如,对于逻辑回归模型,可以使用LogisticRegression类的构造函数来设置超参数,如LogisticRegression(C=1.0, max_iter=100)。 腾讯云提供了一系列与机器学习和人工智能相关的产品和服务,可以用于支持sklearn库的应用和部署。其中,腾讯云机器学习平台(Tencent Machine Learning Platform,TMLP)提供了丰富的机器学习算法和模型...
fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression clf=LogisticRegression()''' __init__函数 def __init__(self, penalty='l2', dual=False, tol=1e-4, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='liblinear', max_iter=100, multi_class='ovr...
代码语言:javascript 复制 from sklearnimportlinear_model clf=linear_model.LinearRegression()clf.fit([[0,0],[1,1],[2,2]],[0,1,2])LinearRegression(copy_X=True,fit_intercept=True,n_jobs=1,normalize=False)clf.coef_array([0.5,0.5]) 参数官网说明...