在实现linear regression中遇到的一些问题

最新推荐文章于 2024-01-04 20:16:02 发布
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1. 首先是处理矩阵运算的时候用到的一些numpy函数的问题、

  • （1）np.linalg.inv()：矩阵求逆
  • （2）np.linalg.det()：矩阵求行列式（标量）
  • dot()函数是矩阵乘，而*则表示逐个元素相乘

Pierce_KK
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Linear Regression问题整理
czw_csdn的博客
10-09 512
本文是我学习过程中的问题整理，留个记录以便以后复习。
Python机器学习 — 线性回归（Linear Regression）
ls秦
07-25 5万+
线性回归 -- 简介        线性回归是机器学习算法中最简单的算法之一，它是监督学习的一种算法，主要思想是在给定训练集上学习得到一个线性函数，在损失函数的约束下，求解相关系数，最终在测试集上测试模型的回归效果。          线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为， 为误差服从均值为0的正态分布。 ...
线性回归（linear regression）
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02-25 993
在实际生活中，我们常常需要根据已知的某些知识来预测未知的知识。例如我们可能需要根据房子的住宿面积来预测房子的销售价格，在这个问题中，已知的知识就是房子的住宿面积，未知的知识就是房子的销售价格。对于supervised learning来说，首先会拥有一个训练数据集training data。我们的任务就是从training data中学习到一个尽可能好的模型，可以对现实世界进行相关预测。
线性回归模型详解(Linear Regression)
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机器学习原理到Python代码实现之LinearRegression
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Linear Regression_linearregression_离群点_thumbecb_
09-29
在"Linear Regression_linearregression_离群点_thumbecb_"这个主题中，我们主要探讨的是线性回归分析中遇到的三个关键概念：影响性观察、高杠杆点和离群值。 首先，影响性观察指的是数据集中某些观测值由于其特殊...
linear-Regression
03-16
在本项目"linear-Regression"中，我们很可能会看到如何使用Jupyter Notebook进行线性回归的实践和分析。 Jupyter Notebook是一款交互式环境，它允许数据科学家、研究人员和工程师通过组合代码、文本、数学公式和...
Linear regression with one variable
05-30
3. **限制**：当数据量大时，计算 `X^T X^-1` 可能会遇到内存和计算效率问题。 ### 应用场景 1. **预测分析**：例如预测房价、销售额等，基于历史数据建立线性关系。 2. **趋势分析**：分析变量间的趋势，理解...
linear_ml_线性回归_python_ridgeregression_
09-29
在实际应用中，我们可能会遇到过拟合的问题，即模型过于复杂，对训练数据拟合得过于紧密，导致在新数据上的表现不佳。RidgeRegression 通过添加了一个 L2 正则化项来解决这个问题，它可以防止模型过拟合，使得模型...
Linear-Regression-Experimenter:线性回归的工作原理（非常简单）。 实际上不做线性回归
05-29
线性回归实验者 线性回归的工作原理（非常简单）。 实际上不做线性回归。
【机器学习】线性回归（LinearRegression）案例
Daycym的博客
04-24 1万+
案例描述 现有一批描述家庭用电情况的数据，对数据进行算法模型预测，并最终得到预测模型 数据来源: 数据下载地址 建议：使用python的sklearn库的linear_model中LinearRegression来获取算法 使用的是：Anaconda3——python3.6 代码 1. 导入相应模块 # 导入相应模块 import pandas as pd ...
数据填充报错
m0_56975146的博客
11-04 968
报错信息 报错：Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64’) 源代码： from sklearn.impute import SimpleImputer data=SimpleImputer(missing_values='nan',strategy='mean') dataMode=data.fit_transform(df) 解决： 1、0.20版中的新功能：SimpleImputer替换之前sklearn.
python 线性回归回归 缺失值 忽略_Python Sklearn线性回归值错误
weixin_39603492的博客
12-08 335
香港专业教育学院一直在尝试使用sklearn的线性回归.有时我遇到值错误,有时可以正常工作.我不确定使用哪种方法.错误消息如下：Traceback (most recent call last):File "", line 1, in File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-package...
Python机器学习线性回归模型LinearRegression()
qq_39154864的博客
05-17 2784
from sklearn import linear_model # 线性模型 前提准备好数据，推荐糖尿病数据集，但本案例是关于金融数据集，同样具有强相关性。 数据处理再次不多解释，然后选择切片训练集和测试集，一般数据量巨大9:1，数据量少8:2 # 训练集与测试集 # Split the data into training/testing sets data_X_train = data_X[:-20] data_X_test = data_X[-20:] # Split the targe.
python中的linearregression_使用时值错误sklearn.linear_模型Python中的.LinearRegression
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12-09 1059
我试图根据X值来预测y值。我有一个Excel文件，里面有一个人有多少兄弟姐妹和配偶。该文件还包含一个生存结果y(1=幸存，0=死亡)。在下面的代码片段展示了我是如何做到这一点的dataset = pd.read_excel("TitanicData.xlsx", sheet_name="TitanicData")dataSet.head()dataSet.columnsSibSp = dataS...
应用：线性回归问题（Linear Regression）
m0_37827994的博客
01-21 868
线性回归问题 一、理论 y^=XW\hat{y}=XWy^​=XW 其中， y^\hat{y}y^​是预测值，N行1列（N是样本数） XXX是输入值（）
Python遇见机器学习 ---- 线性回归算法 Linear Regression
如切如磋，如琢如磨
03-03 2395
综述 “借问酒家何处有？牧童遥指杏花村。” 本文采用编译器：jupyter 线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进预测的函数，即 线性模型形式简单、易于建模，但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想。许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得。此外，由于 ω 直观表达了各属性在预测中的重要性，因此线性模型有很好的可解释性。 例如，我们要判...
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u011868279的博客
06-10 291
Linear Regression
from linear_regression import LinearRegression 出错
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<think>好的，我现在需要帮助用户解决在Python中导入LinearRegression时出现的错误。首先，用户提到他们使用了`from linear_regression import LinearRegression`，但出现了错误。我需要先确定这个错误的具体原因，可能的情况有很多种，我需要逐一分析。 首先，用户可能没有正确安装所需的库。标准的LinearRegression通常来自scikit-learn库，也就是sklearn。正确的导入语句应该是`from sklearn.linear_model import LinearRegression`。如果用户错误地写成了linear_regression，这可能是因为拼写错误或者误解了模块结构。这时候，用户会遇到ModuleNotFoundError，提示没有名为linear_regression的模块。所以第一步应该检查导入语句是否正确，并提醒用户修正为正确的路径。 接下来，如果用户确实自己创建了一个名为linear_regression.py的文件，并且其中定义了LinearRegression类，那么问题可能出在文件的位置或者代码本身。这时候需要检查文件是否在项目的根目录下，或者是否在Python的搜索路径中。此外，如果文件名与标准库或第三方库冲突，比如和sklearn的模块同名，也可能导致导入错误。建议用户重命名文件以避免冲突。 另外，用户可能没有安装scikit-learn库。如果用户尝试使用自己的实现，但代码中存在错误，比如类名拼写错误或者缺少必要的依赖，也会导致导入失败。这时候需要确认是否安装了scikit-learn，如果没有，应该提示用户使用pip或conda进行安装。 此外，还要考虑Python环境的问题。用户是否在正确的虚拟环境中运行代码？有时候，尤其是在使用虚拟环境时，如果没有激活环境或者环境未正确配置，可能会导致模块无法找到。提醒用户检查环境，并确保所有依赖项已安装。 还有一种情况是，用户可能混淆了不同的LinearRegression实现。例如，有些教程可能自定义了一个LinearRegression类，而用户尝试导入但没有正确复制代码。这时候需要用户检查自己的linear_regression.py文件，确认类名是否正确，是否存在语法错误，或者是否缺少必要的导入依赖，比如numpy。 最后，需要综合这些可能性，给出逐步的解决方案，引导用户逐一排查问题。从最常见的错误开始，比如导入语句错误和库未安装，然后到文件位置和命名冲突，最后检查自定义代码的正确性。同时，提供示例代码和安装命令，帮助用户快速解决问题。</think>在Python中导入`LinearRegression`出现错误通常由以下原因导致，请按步骤排查： --- ### **1. 检查导入语句是否正确** - **错误示例**：`from linear_regression import LinearRegression` - **正确写法**： ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression # 标准库的导入方式[^1] ``` **错误原因**：`linear_regression`不是Python标准库或scikit-learn的模块名，正确模块是`sklearn.linear_model`。 --- ### **2. 检查是否安装了scikit-learn** - **未安装表现**：报错`ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'` - **解决方案**： ```bash pip install scikit-learn # 或使用 conda install scikit-learn ``` --- ### **3. 自定义模块命名冲突** - **场景**：如果你自定义了一个`linear_regression.py`文件并尝试导入其中的`LinearRegression`类： ```python # 你的文件结构 project/ ├── linear_regression.py # 自定义文件 └── main.py ``` **问题原因**： - 文件未放在正确路径，或文件名与第三方库冲突（如同时存在`sklearn`和自定义文件）。 - 自定义文件中可能存在语法错误或类名拼写错误。 - **解决方案**： 1. 重命名自定义文件（如`custom_linear_regression.py`），避免与库名冲突。 2. 检查自定义文件中类的定义是否正确： ```python # custom_linear_regression.py class LinearRegression: def __init__(self): # 实现代码 ``` --- ### **4. 环境或路径问题** - **表现**：文件存在但报错`ImportError` - **解决方案**： 1. 确保文件在项目根目录或Python搜索路径中。 2. 在代码中添加路径： ```python import sys sys.path.append("/path/to/your/module") from linear_regression import LinearRegression ``` --- ### **总结步骤** 1. 优先使用标准库导入：`from sklearn.linear_model import LinearRegression`。 2. 确保已安装scikit-learn。 3. 检查自定义模块的命名、路径和代码逻辑。 4. 避免文件名与第三方库重复。 ---
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