Sklearn实现非线性回归

最新推荐文章于 2024-09-16 00:36:28 发布

js021x

最新推荐文章于 2024-09-16 00:36:28 发布

阅读量1w

点赞数 6

分类专栏：机器学习文章标签：机器学习线性回归 python sklearn

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/js021x/article/details/94912303

版权

PolynomialFeatures使用说明

Sklearn非线性回归跟实现线性回归方法类似，也是用LinearRegression模型，但是在训练之前要用PolynomialFeatures来进行特征的构造。
我们先来看PolynomialFeatures的作用。

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
x = [[3], [4]]
poly_reg = PolynomialFeatures(degree=2)
x_poly = poly_reg.fit_transform(x)
print x_poly

执行结果

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

js021x

关注关注

6
点赞
踩
39

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

非线性回归-----sklearn实现多项式回归

qq_41977984的博客

09-26

856

多项式回归用sklearn实现多项式回归：数据： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression # 载入数据 data = np.genfromtxt("job.csv", delimiter=",") x_data = data[1:

Python学习第十一天之Sklearn

最新发布

m0_47396441的博客

01-21

1042

PCA 是一种常用的降维技术，它通过线性变换将数据从高维空间映射到低维空间，使得新特征（主成分）尽可能保留数据的方差。在上面的例子中，X 是特征矩阵，X中的每一列都是一个特征，包含了所有的输入变量。通过将数据分成多个子集，每次使用一个子集作为验证集，其余作为训练集，重复多次训练和评估模型，最终计算模型的平均性能。在分类问题中，如果数据集的各类别样本数量差异较大，可能会导致模型偏向预测多数类，从而影响模型的性能。RFE 是一种通过递归的方式，逐步删除最不重要的特征，从而选择最优特征的方法。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

sklearn实现非线性回归模型

Mekeater的博客

04-29

8898

sklearn实现非线性回归模型前言： sklearn实现非线性回归模型的本质是通过线性模型实现非线性模型，如何实现呢？sklearn就是先将非线性模型转换为线性模型，再利用线性模型的算法进行训练模型。一、线性模型解决非线性模型的思想 1、样本数据如下 x y 1 45000 2 50000 3 60000 4 80000 5 110000 6 15000...

sklearn实现非线性逻辑回归

Mekeater的博客

05-02

1718

skeater实现非线性逻辑回归前言：上一篇博文，我使用python实现了非线性逻辑回归的梯度下降算法进行分类，看上去比较复杂，这篇博文将利用sklearn包进行非线性逻辑回归的实现，非线性实现的思想也是通处理样本数据将非线性转为线性，具体思路看我的这篇博文一、sklearn实现非线性逻辑回归Demo import matplotlib.pyplot as plt import numpy ...

非线性逻辑回归--sklearn

perkz的博客

03-23

586

前言：大概两三周没动这块了，最近要抓紧时间复习并写博客记录，此次为利用sklearn库来解决非线性逻辑回归问题正文： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import linear_model #make_gaussian_quantiles函数 #这个函数可以用来生成数据，不需要自己进行数据写入 fr...

机器学习-Sklearn-13（回归类大家族-下——非线性问题：多项式回归(多项式变换后形成新特征矩阵)）

m0_37755995的博客

04-20

4578

机器学习-Sklearn-13（回归类大家族-下——非线性问题：多项式回归(多项式变换后形成新特征矩阵)）

python非线性回归分析_sklearn实现非线性回归模型

weixin_39896839的博客

12-09

3430

sklearn实现非线性回归模型前言： sklearn实现非线性回归模型的本质是通过线性模型实现非线性模型，如何实现呢？sklearn就是先将非线性模型转换为线性模型，再利用线性模型的算法进行训练模型。一、线性模型解决非线性模型的思想1、样本数据如下xy145000250000360000480000511000061500007200000830000095000001010000002、假设...

sklearn实现多元线性回归及多项式回归.docx

10-18

多项式回归是一种非线性回归算法，用于拟合非线性关系。使用 Sklearn 实现多项式回归也非常简单，我们可以使用 PolynomialFeatures 模块： from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures 首先，我们需要...

sklearn+python:线性回归案例

09-17

在这个案例中，我们使用Python的机器学习库scikit-learn（sklearn）来实现线性回归模型，以预测波士顿地区的房价。首先，我们需要导入必要的库，包括`load_boston`来获取波士顿房价数据集，`train_test_split`来...

sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

09-16

非线性逻辑回归（通常指的是使用非线性特征转换后的逻辑回归）则是通过增加数据的特征维度来实现非线性决策边界。例如，通过多项式特征转换，我们可以将原本线性的关系转化为非线性。在`sklearn`中，可以使用`...

利用sklearn 实现线性回归、非线性回归

知识搬运者

07-27

1291

【代码】利用sklearn 实现线性回归、非线性回归。

【sklearn非线性回归预测】交叉验证评估与调参

01-20

交叉验证调参与交叉验证评估的区别与使用什么是交叉验证交叉验证原理交叉验证原理与常用方法 scikitlearn交叉验证评估交叉验证：评估估算器的表现在交叉验证中数据集一般可以分为训练集和测试集，其中训练集的某一折用于作为验证集，这样有利于充分利用数据，但是同样提升了计算量。交叉验证的使用往往时代码运行缓慢。交叉验证的作用交叉验证一方面可以用于调整超参数，也即是通过反复的交叉训练，找到模型最优的超参数，比如使用网格搜索GridSearchCV()。另一方面用于评估模型在数据集上的表现，比如cross_val_score()。交叉验证评估：针对在训练集上训练得到的模型表现良好，但

多元回归分析（sklearn实现）.zip

06-23

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39739342/article/details/93379653 完整的数据文件及py文件

【sklearn非线性回归预测】数据预处理

HUST_YZY的博客

03-05

2227

写在前面：因工作需要最近学习sklearn中的非线性回归预测，虽然目前已经有较多的相关指导文献，但在具体实现中仍遇到了不少问题，特开此专题记录学习过程。数据预处理步骤主要参考资料 sklearn中文文档在这里插入代码片 ...

Python，sklearn多项式回归处理非线性问题

bingbangx的博客

08-20

1350

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures as PF from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np rnd = np.random.RandomState(42) #设置随机数种子 X = rnd.uniform(-3, 3, size=100) y = np.sin(X) + rnd.normal(size=len(X)) / 3 #将X升维，准备..

python sklearn 实现线性回归与非线性回归

weixin_49583390的博客

09-30

3092

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib import random from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression x = np.array(range(30)) temp_y = 10 + 2*x +.

机器学习中的线性回归、非线性回归、多项式回归、多重共线性原理与sklearn实现（Python,sklearn,numpy）

m0_62716099的博客

09-16

1069

以便更好的理解。共线性分析。

scikit-learn：回归分析——非线性问题：多项式回归

错位的梦寐的博客

10-25

3906

在一元回归分析中，如果自变量x和因变量y之间的关系是非线性的，在找不到合适的函数曲线来拟合的情况下，可以采用一元多项式回归。如果自变量不止一个，则采用多元多项式回归。多项式回归可以处理相当一类非线性问题，因为任意函数都可以分段，用多项式来逼近。使用的假设函数是一元一次方程，也就是二维平面上的一条直线。但是很多时候可能会遇到直线方程无法很好的拟合数据的情况，这个时候可以尝试使用多项式回归。多项式...

用Python写出一个非线性回归模型

weixin_42596246的博客

02-14

544

可以使用scikit-learn库中的非线性回归模型，例如： from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor import numpy as np import pandas as pd # 加载数据 data = pd.read_csv("data.csv") X = data[["feature1", "feature2", ...]] y...

使用sklearn实现线性与非线性逻辑回归

"这篇文章主要介绍了如何在Python中使用sklearn库实现线性逻辑回归和非线性逻辑回归。文中通过示例代码详细讲解了这两种回归方法，并提供了数据可视化和模型评估的结果。" 线性逻辑回归（Linear Logistic ...