8、基于scikit-learn的线性模型实战指南

基于scikit-learn的线性模型实战指南

在机器学习领域，线性模型是基础且强大的工具。scikit-learn库提供了丰富的线性模型实现，能帮助我们高效地完成各种回归任务。本文将详细介绍线性回归、岭回归、贝叶斯岭回归以及LASSO回归等模型的使用方法和优化技巧。

1. 线性回归

线性回归是最基本的回归模型，用于建立自变量和因变量之间的线性关系。以下是使用scikit-learn进行线性回归的具体步骤：
1. 导入并创建线性回归对象 ：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
lr = LinearRegression()

2. 拟合数据 ：将自变量和因变量传递给 fit 方法。

lr.fit(boston.data, boston.target)

3. 进行10折交叉验证预测 ：

from sklearn.model_selection import cross_val_predict
predictions_cv = cross_val_predict(lr, boston.data