sklearn线性回归,支持向量机SVR回归,随机森林回归,神经网络回归参数解释及示例

最新推荐文章于 2025-10-20 12:01:25 发布
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本文介绍了机器学习中的几种回归模型，包括sklearn的线性回归、支持向量机（SVR）回归、随机森林回归以及神经网络回归。详细解析了各模型的参数设置和使用示例，如线性回归的fit_intercept、normalize参数，SVR的C参数，随机森林的随机性特征选择，以及神经网络的隐藏层结构、激活函数和正则化等关键参数。

1.sklearn线性回归

线性回归，其中目标值 y 是输入变量 x 的线性组合。 在数学概念中，如果 \hat{y} 是预测值。

\hat{y}(w, x) = w_0 + w_1 x_1 + ... + w_p x_p

在整个模块中，我们定义向量 w = (w_1,..., w_p) 作为 coef_ ，定义 w_0 作为 intercept_ ，是它的截距。

LinearRegression 拟合一个带有系数 w = (w_1, ..., w_p) 的线性模型，使得数据集实际观测数据和预测数据（估计值）之间的残差平方和最小。其数学表达式为:

\underset{w}{min\,} {|| X w - y||_2}^2


class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=1)

fit_intercept=True, 默认存在截距 

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