线性回归(Linear Regression)是回归任务中最常见的算法,利用回归方程对自变量和因变量进行建模,且因变量和自变量之间是线性关系而得名,从而可以根据已知数据预测未来数据,如房价预测、PM2.5预测等。 其中,只有一个自变量则称为一元线性回归,包含多个自变量则成为多元线性回归。
- Sklearn -该模块包含多个库,这些库具有预实现的功能,可以执行从数据预处理到模型开发和评估的任务。 - XGBoost -这包含eXtreme Gradient Boosting机器学习算法,这是帮助我们实现高精度预测的算法之一。 importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassbfromsklearn.model_selectionimporttrain_...
fromsklearn.linear_modelimportRidge#导入线性岭回归算法模型model=Ridge()#使用线性回归算法model.fit(X_train,y_train)#用训练集数据,训练机器,拟合函数,确定参数y_pred=model.predict(X_test)#预测测试集的Y值print("线性回归预测评分:",model.score(X_test,y_test))#评估预测结果 输出结果: 线性回归预测评...
一、线性回归的概念和含义 二、线性回归的预测步骤 三、预测模型的检验 一元回归分析的含义与特点回归分析就是用数理统计的方法对市场现象的因果关系所进行的分析。它通过对自变量与因变量的变化进行大量观察所掌握的实际数据进行分析,找出它们之间相互影响的相关关系与变化规律,再用一定的数学模型来描述这种相关变化规律...
《用Python玩转数据》项目—线性回归分析入门之波士顿房价预测Dazhuang@NJU一、背景分类和回归属于机器学习领域有监督学习算法(聚类则属于无监督学习算法)的两种方法,有监督学习是通过已有的训练样本去训练得到一个模型,再使用这个模型将所有的输入映射到相应的输出,若输出结果是离散型,例如今天会下雨(1)或今天不会下雨(...
sklearn的波士顿房价数据是经典的回归数据集。在MOOC的课程《用Python玩转数据》最终的实践课程中就用它来进行简单的数据分析,以及模型拟合。 文章将主要分为2部分: 1、使用sklearn的linear_model进行多元线性回归拟合;同时使用非线性回归模型来拟合(暂时还没想好用哪个?xgboost,还是SVM?)。
sklearn的波士顿房价数据是经典的回归数据集。在MOOC的课程《用Python玩转数据》最终的实践课程中就用它来进行简单的数据分析,以及模型拟合。 文章将主要分为2部分: 1、使用sklearn的linear_model进行多元线性回归拟合;同时使用非线性回归模型来拟合(暂时还没想好用哪个?xgboost,还是SVM?)。
文章利用先进的大数据技术——线性回归算法构建主营收入与新增用户模型,研究运营商经营管理面临的各种风险.该模型选取了在网用户数,出账用户数,新增用户数,主营业务收入,预算收入,出账收入,欠费金额,APPU值等特征指标.模型经过多次迭代优化,按照最佳模型进行验证,通过模型预测值和实际数据进行比对验证.验证结果表明,年底累...
基于线性回归实现波士顿房价预测的python源码大作业.zip 已获导师指导并通过的97分的高分期末大作业项目,可作为课程设计和期末大作业,下载即用无需修改,项目完整确保可以运行。 代码内容说明 采用梯度下降法(BGD)优化线性回归模型,对波士顿房价进行预测 (1)导入数据(从 boston.csv 文件中导入数据) (2)划分数据(分成...
基于地域和项目聚类及线性回归的配网物资需求预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于地域和项目聚类及线性回归的配网物资需求预测方法说明:本发明涉及基于地域和项目聚类及线性回归的配网物资需求预测方法,将配网物资分类、项目预处理后聚类...专利查询请上爱企查