【深度之眼】十一：预测 —— 预测鲍鱼的年龄【线性回归】

原创 已于 2023-02-28 11:46:39 修改 · 247 阅读 · 1 ·
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#线性回归 #算法 #回归

于 2023-02-28 10:32:27 首次发布
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使用线性回归，岭回归，Lasso回归预测鲍鱼年龄
weixin_45819370的博客
10-29 6164
实验目的 掌握数据预处理方法 掌握线性回归预测基本原理与实现。 实验问题背景 鲍鱼的年龄可以通过鲍鱼壳的“环数”来判断，但是获取这个“环数”是十分耗时的，需要锯开壳，然后在显微镜下观察得到。 可以通过鲍鱼的其他特征比如性别、长度、直径、高度、整体重量、去壳后重量、脏器重量、壳的重量等，通过机器学习的方法来预测其环数，从而得到年龄，具有很大的应用价值。 实验问题描述 现有一份鲍鱼的数据集abalone.csv，该数据集有4177个数据样本，每个样本有9个特征，具体信息如下： 属性 数据类型 单位 内容描述 性
【Python机器学习】线性回归——示例：预测鲍鱼的年龄
weixin_39407597的博客
08-07 759
必须在未知数据上比较效果才能取到最佳模型。
实战（python）利用线性回归来预测鲍鱼年龄
05-05
利用线性回归和局部加权线性回归分别来预测鲍鱼年龄，充分感知两种方法的优劣点。
02-案例：预测鲍鱼的年龄.ipynb
06-26
源代码
线性回归数值型预测：预测鲍鱼的年龄 ，源码以及数据
10-28
线性回归数值型预测：预测鲍鱼的年龄 压缩文件中包含源码以及训练数据、测试数据
【风电功率预测】斑马算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络ZOA-CNN-LSTM-Attention风电功率预测（多输入单输出）【含Matlab源码 3974期】
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02-20 1023
斑马算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络ZOA-CNN-LSTM-Attention风电功率预测 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
线性回归数值型预测:预测鲍鱼的年龄，源码以及数据- 1, 实验内容本实验通过运用线性回归方法预测鲍鱼年龄 使用线性模型进行预测
06-17
通过使用线性回归模型，我们可以分析鲍鱼的各种特征（如大小、重量等）与它们的年龄之间的关联，从而建立预测模型。 首先，我们需要理解数据集。压缩包中的"Regression"文件很可能包含了训练数据和测试数据。训练...
Python实战：用线性回归模型预测鲍鱼年龄
最新发布
05-22
以“利用 Python 和线性回归预测鲍鱼年龄”为例，该案例生动地展示了如何运用统计学中的线性回归来解决实际问题。线性回归是一种简单而强大的预测模型，其核心假设是目标变量（在此为鲍鱼年龄）与一个或多个特征呈...
实战（python）利用线性回归来预测鲍鱼年龄 利用线性回归和局部
06-26
在本实战项目中，我们将探讨如何使用Python编程语言和两种不同的线性回归模型——标准线性回归和局部加权线性回归（LOESS）来预测鲍鱼的年龄。线性回归是统计学和机器学习中一种基本且重要的预测模型，它通过建立因...
基于回归模型预测鲍鱼年龄 (1)
m0_73519831的博客
05-25 1110
这是一个Pandas DataFrame，包含4176行数据和9列。数据类型包括float64（7列）、int64（1列）和object（1列）。数据集一共有4177个样本，每个样本有9个特征，其中rings为鲍鱼环数，能够代表鲍鱼年龄，是预测变量。除了sex为离散特征，其余都为连续变量。观察sex列的取值分布情况。对于连续特征，可以使用seaborn的distplot函数绘制直方图观察特征取值情况。我们将8个连续特征的直方图绘制在一个4行2列的子图布局中。
基于BP神经网络的鲍鱼年龄预测
05-09
压缩包内包括：matlab编写的BP神经网络代码（这里用的是单隐藏层）（代码大体有释义）+训练数据+BP神经网络关键原理及代码对照
鲍鱼数据集数据集.rar
06-26
预测鲍鱼的年龄
python处理UCI鲍鱼数据集
07-22
利用python处理UCI鲍鱼年龄预测数据，运用了经典回归、决策树、随机森林、SVM等十余种机器学习方法，附有数据集以及详细python代码。
利用决策树算法来实现鲍鱼数据集年龄的预测
qq_53644346的博客
06-02 3508
本文主要内容为构建在鲍鱼数据集上的决策树，并对测试集鲍鱼的年龄进行预测。
机器学习 基于线性回归预测鲍鱼年龄 AHU实验
jiemona的博客
04-14 2505
本文适用于该题目的实验报告 1.实验内容 本实验通过运用线性回归方法预测鲍鱼年龄。 2.实验目标 通过本实验掌握并实现基于线性回归方法预测鲍鱼年龄。 3.实验知识点 线性回归 4.实验环境 python 3.6.5 5.预备知识 Python编程基础
十一、加权线性回归案例：预测鲍鱼的年龄
zep
06-26 2122
加权线性回归案例：预测鲍鱼的年龄 点击文章标题即可获取源代码和笔记 数据集：https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_44827418/12553408 1.导入数据集 数据集描述： import pandas as pd import numpy as np abalone = pd.read_table("./datas/abalone.txt",header=None) abalone.columns=['性别','长度','直径','高度','整体重
线性回归实战---Abalone鲍鱼年龄预测
yxn4065的博客
11-23 7733
官方的文档介绍如下:从中我们可以看到原始数据集共有4177条数据,其中每条数据包含9个特征,见下表名称数据类型测量单位描述性别标称–M、F和I（婴儿）长度连续mm最长外壳测量直径连续mm垂直于长度高度连续mm壳中有肉全重连续g整只鲍鱼屠宰重量连续g肉的重量内脏重量连续g肠道重量（出血后）壳重连续g干燥后Ringsinteger–+1.5表示年龄（年）同样的,我们还是可以不用太关心这些特征是什么并不影响我们后面对鲍鱼年龄的预测.
数据分析——“鲍鱼的年龄”数据集
热门推荐
u013010473的博客
05-17 1万+
文章目录0.数据集介绍1.鲍鱼数据集的读取与分析3.变量关系可视化4.属性对相关性可视化 0.数据集介绍 鲍鱼数据集可以从 UC Irvine 数据仓库中获得，其 URL 是 http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-database/abalone/abalone.data。此数据集数据以逗号分隔，没有列头。每个列的名字存在另外一个文件中。建立预测模型所需的数据包括性别、长度、直径、高度、整体重量、去壳后重量、脏器重量、壳的重量、环数。最后一列“环数”是
鲍鱼数据集案例分析-预测鲍鱼年龄（线性回归/梯度下降法实操）
WSY_nian的博客
03-04 1万+
鲍鱼数据集案例分析-预测鲍鱼年龄（线性回归/梯度下降法实操）
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