线性回归－scikit-learn

最新推荐文章于 2025-01-25 14:31:51 发布
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#sklearn #ipython #机器学习

本文介绍了如何使用scikit-learn库实现线性回归，通过一个实例展示了从导入数据到训练模型的过程，并解释了回归系数的意义，以及如何查看残差平方和和R2值。

线性回归即是我们希望能通过学习来得到一个各属性线性组合的函数，函数的各项系数表明了该属性对于最后结果的重要性，可以用以下公式表达：

yˆ(ω,x)=ω1x1+
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Python中使用Scikit-learn进行线性回归分析的实用指南
windowshht的博客
09-21 344
在本文中，我们详细介绍了如何使用Scikit-learn进行线性回归分析。我们从数据准备开始，经过数据可视化、模型训练、预测和评估，最终得到了一个简单的线性回归模型。通过这个过程，我们可以看到线性回归在实际应用中的基本步骤和方法。线性回归是一个强大的工具，适用于许多实际问题。掌握它的使用方法将为你在数据分析和机器学习的道路上打下坚实的基础。希望本文能对你有所帮助，鼓励你在实际项目中应用线性回归分析。
Sci-learn LARS算法进行线性回归
『程序员·小李』的博客
04-21 575
LARS适合这样的应用场景： 当特征的个数p远远大于样本个数n时，使用LARS算法。 1. 准备数据 200个样本，500种特征，10种有效特征 2. 导入模型 为什么选择较少的特征数？ 我们分别使用12个特征，与500个特征，同样使用100个数据进行建模： MSE出现很大的差异： 这就是过拟合给我们带来的问题。 交叉验证 使用交...
基于sciket-learn实现线性回归算法
sinat_33150417的博客
10-24 824
线性回归算法主要用来解决回归问题，是许多强大的非线性模型的基础，无论是简单线性回归，还是多元线性回归，思想都是一样的，假设我们找到了最佳拟合方程（对于简单线性回归，多元线性回归对应多个特征作为一组向量）y=ax+b，则对于每一个样本点xi，根据我们的直线方程，预测值为y^i = axi + b,真值为y，我们希望y和y^i的差距尽量的小。 接下来我们看看通过sciket-learn来实现线性回归...
我想我知道np.newaxis是什么意思了
紫龙酱的博客
02-06 3351
np.newaxis 最近看到np.newaxis这方法，思考了一下午这个如何理解，于是我试验出来了。 结果就是，若现在有一个代码： diabetes_X[:, np.newaxis, 2] 它的过程等价于： diabetes_X[:, 2].reshape(:, 1, 2) 因为我一直在思考它如何变化的，它的方法介绍是增加一个轴，但是当我们指定了一个轴切片时便不好理解了。 比如： arr =...
Tensorflow学习--Add_layer(1) np.newaxis的使用
weixin_42032099的博客
10-17 378
功能：np.newaxis是用来给数组a增加维度的 格式：a[np.newaxis和:的组合]，如a[:,np.newaxis]，a[np.newaxis, np.newaxis, :] 详解：np.newaxis在[]中第几位，a.shape的第几维就变成1，a的原来的维度依次往后排。 例子： 若a.shape=(a ,b, c) a[:, np.newaxis].shape= (a, 1...
【Python】np.newaxis()函数用法详解
Danger的博客
02-13 7009
【Python】np.newaxis()函数用法详解
线性回归——scikit-learn代码实现
Murphy_study的博客
01-25 991
MSE 的值越小，说明预测模型拥有更好的精确度。MAE 的值越小，说明模型拥有更好的拟合程度。通常表示为二维数组，形状为。
使用Python中的pandas和scikit-learn库进行线性回归模型的温度预测的完整示例代码（附详细操作步骤）.txt
08-21
在这个详细的指南中，我们将深入探讨如何使用Python中的pandas和scikit-learn库来构建一个线性回归模型，用于预测未来的温度变化。本教程不仅包括完整的示例代码，还提供了详细的解释，帮助初学者理解每个步骤的目的...
Scikit-Learn线性回归(一)
Java/Python大数据随笔
12-25 2148
线性回归（Linear Regression）是很基础的机器学习算法。回归（Regression）是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量回归是监督学习中的一个重要问题，用于预测输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值随之发生的变化，回归模型正是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数其中，自变量表示主动操作的变量，可以看做因变量的原因。因变量因为自变量的变化而变化，可以看做自变量的结果。
scikit-learn-1.0.2.tar.gz
01-18
其中包括分类（如支持向量机、决策树、随机森林）、回归（如线性回归、多项式回归）、聚类（如K-means、DBSCAN）以及降维技术（如主成分分析PCA）。这些算法都是基于Python编程语言，且优化了性能，使得它们在处理大...
np.newaxis使用心得
weixin_44530236的博客
03-29 4277
最近对着sklearn文档练习机器学习（Machine Learning, ML），代码中遇到一个问题np.newaxis。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.metrics import mean_squared_...
np.newaxis作用详解---超简单理解方式，通透
THMAIL的博客
12-07 2万+
一、起始 np.newaxis的作用就是在这一位置增加一个一维，这一位置指的是np.newaxis所在的位置，举个例子如下。 x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # the shape of x1 is (5,) x1_new = x1[:, np.newaxis] # now, the shape of x1_new is (5, 1) # array([[1], # [2], # [3], # [4], # [5]]) x
【小记】np.newaxis的用法
学习 & 分享 ~
04-10 1万+
np.newaxis 的功能是增加新的维度，但是要注意 np.newaxis 放的位置不同，产生的矩阵形状也不同。 通常按照如下规则： np.newaxis 放在哪个位置，就会给哪个位置增加维度 x[:, np.newaxis] ，放在后面，会给列上增加维度 x[np.newaxis, :] ，放在前面，会给行上增加维度 用途： 通常用它将一维的数据转换成一个矩阵，这样就可以与其他矩阵进行相乘...
Python糖尿病人预测是否患癌症
Z__XY_的博客
12-16 1620
Python糖尿病人预测是否患癌症 统计回归分析的任务，就在于根据x1.x2,x3...xp线性回归和Y的观察值，去估计函数f,寻求变量之间近似的函数关系。 我们常用的是，假定f函数的数学形式已知，其中若干个参数未知的观察值去估计未知的参数值。这叫“参数回归”。其中应用最广泛的是f为线性函数的假设：这种情况叫“线性回归”。 自变量只有一个时，叫一元线性回归： 自变量有多个时，叫做端元线...
线性回归实现
qq_53169429的博客
07-22 257
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # Load the diabetes dataset diabetes_X, diabetes_y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True) # Use o...
np.newaxis使用方法
weixin_43854551的博客
11-20 2206
最近对着sklearn文档练习机器学习（Machine Learning, ML），代码中遇到一个问题np.newaxis。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.metrics import mean_squared_er...
【Python数据挖掘课程】五.线性回归知识及预测糖尿病实例
杨秀璋的专栏
10-28 3万+
今天主要讲述的内容是关于一元线性回归的知识，Python实现，包括以下内容： 1.机器学习常用数据集介绍 2.什么是线性回顾 3.LinearRegression使用方法 4.线性回归判断糖尿病 同时这篇文章是我上课的内容，所以参考了一些知识，强烈推荐大家学习斯坦福的机器学习Ng教授课程和Scikit-Learn中的内容。由于自己数学不是很好，自己也还在学习中，所以文章以代码和一元线性回归为主，数学方面的当自己学到一定的程度，才能进行深入的分享
糖尿病病情预测_线性回归_最小平方回归
u010739163的博客
10-31 1712
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score #diabetes 是一个关于糖尿病的数据集， 该数据集包括442个病人的生理数据及一年以...
numpy添加新的维度：newaxis
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xtingjie的博客
05-18 9万+
numpy中包含的newaxis可以给原数组增加一个维度np.newaxis放的位置不同，产生的新数组也不同一维数组x = np.random.randint(1, 8, size=5)x Out[48]: array([4, 6, 6, 6, 5])x1 = x[np.newaxis, :]x1 Out[50]: array([[4, 6, 6, 6, 5]])x2 = x[:, np.newax
py线性回归模型Scikit-learn
最新发布
03-27
### 使用 Scikit-learn 构建和应用线性回归模型 以下是关于如何使用 `scikit-learn` 库来实现线性回归模型的详细说明，包括数据准备、模型训练、预测以及参数解释。 #### 数据准备 为了构建线性回归模型，首先需要准备好输入特征矩阵 \(X\) 和目标变量向量 \(y\)。通常情况下，可以利用 NumPy 或 Pandas 来处理这些数据[^1]。 ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 创建样本数据集 X (特征) 和 y (标签) X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) y = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) # 将数据划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` #### 模型初始化与训练 在 `scikit-learn` 中，可以通过导入 `LinearRegression` 类并实例化对象来进行模型创建。随后调用 `.fit()` 方法即可完成模型训练过程[^2]。 ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression # 初始化线性回归模型 model = LinearRegression() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) ``` #### 预测与评估 经过训练后的模型能够用于新数据上的预测操作。同时还可以计算一些指标比如均方误差 MSE 或决定系数 R² 来衡量模型性能。 ```python from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # 对测试集进行预测 predictions = model.predict(X_test) # 输出预测结果 print(f'Predictions: {predictions}') # 计算MSE和R²得分 mse = mean_squared_error(y_test, predictions) r2 = r2_score(y_test, predictions) print(f'Mean Squared Error: {mse}') print(f'R-squared Score: {r2}') ``` #### 参数说明 - **fit_intercept**: 布尔值，默认为 True。如果设置为 False，则表示强制不拟合截距项。 - **normalize**: 已弃用，在未来版本中会被移除。建议手动标准化数据而不是依赖此选项。 - **copy_X**: 默认为 True，意味着会复制传入的数据以防被修改；当设为 False 并且 fit_intercept=False 的时候可能会节省内存开销。 - **n_jobs**: 整数或者 None，默认为 None。指定用于计算的最大作业数量。仅适用于大规模问题中的多核加速场景。 ---
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