scikit-learn 线性回归算法库小结

最新推荐文章于 2025-03-16 15:00:02 发布
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#机器学习

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线性回归实现波士顿房价预测
qq_59554113的博客
02-28 1172
随着Alpha值的增大，也就是Alpha从1到20的过程，我们可以看到岭回归的均方误差有略微增加，达到了21.2，弹性网络的均方误差也是略微增加，达到了29.3，可是Lasso回归的均方误差直接达到了84，可见拥有L2正则化的岭回归和弹性网络更加稳定，受alpha变化的影响较小，而Lasso回归由于采用的L1正则化，直接删除了某些特征对结果的影响，使得对结果的判定手段减少了，模型变得更加不稳定，受alpha的影响较大。根据上述实验，比较不同模型、不同alpha之间的差异。
线性回归算法 从认知到实战内含波士顿房价预测案例
weixin_54936485的博客
09-28 3132
机器学习之线性回归算法，完美诠释你对线性回归的所有想象。让学习算法不再是一件难事！！！
scikit-learn线性回归实践 - 波斯顿房价预测
Soul977的博客
12-09 2906
任务描述 本关任务：你需要调用 sklearn 中的线性回归模型，并通过波斯顿房价数据集中房价的13种属性与目标房价对线性回归模型进行训练。我们会调用你训练好的线性回归模型，来对房价进行预测。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握：LinearRegression。 #encoding=utf8 #********* Begin *********# import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression train
scikit-learn-1.0.2.tar.gz
01-18
首先，scikit-learn库提供了丰富的监督和无监督学习算法。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...
Scikit-Learn线性回归(一)
Java/Python大数据随笔
12-25 2161
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线性回归(六)
Java/Python大数据随笔
01-09 860
由于惩罚项是关于回归系数ω的绝对值之和，因此惩罚项在零点处是不可导的，导致其代价函数不是处处可导的，所以就没办法通过直接求导的方式来直接得到解析解ω，类似于应用在岭回归上的最小二乘法在此失效。但不同的是，Lasso回归针对不同的自变量，会使其收敛的速度不一样。坐标轴下降法与梯度下降法类似，都属于迭代算法，不同的是，坐标轴下降法是是沿着坐标轴（维度）下降，而梯度下降法是沿着梯度的负方向下降。相比于岭回归模型的抛物面（圆面），L1正则化项的正四边形顶点更容易与损失函数的同心圆相交，更能起到特征选择的效果。
Python scikit-learn 做线性回归的示例代码
09-21
在Python中，scikit-learn库提供了实现线性回归的便捷工具。 **一、线性回归的基本概念** 1. **线性模型**：线性回归模型假设因变量和自变量之间存在线性关系，即`y = w_0 + w_1*x_1 + w_2*x_2 + ... + w_n*x_n`，...
机器学习入门（线性回归）波士顿房价预测代码
最新发布
03-16
机器学习入门（线性回归）波士顿房价预测代码
【sklearn】线性回归 - 预测波士顿房价
秋天
09-14 1万+
目的 本文使用Python的sklearn类库，基于对机器学习线性回归算法的理论学习，利用sklearn中集成的波士顿房价数据，以此来对线性回归的理论知识进行一次实践总结。 本文不以预测的准确率为目的，只是简单的对机器学习的线性回归等理论知识进行一次实践总结，以此来体验下sklearn类库的使用方法。 美国波士顿房价的数据集是sklearn里面默认的数据集，sklearn内置的数据集都位于d...
线性回归 - 波斯顿房价预测
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
02-25 3005
项目说明 Boston 数据集 代码实现 数据处理 下载、查看数据 切分数据 标准化 训练模型 方式一：LinearRegression 方式二：SGDRegressor
机器学习 线性回归 波士顿房价预测
qq_34488912的博客
11-25 1146
#波士顿房价预测 from sklearn import linear_model import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from sklearn import datasets import statsmodels.api as sm boston=datasets.load_boston()...
【深度学习基础】基于Numpy的感知机Perception构建和训练
2401_85375151的博客
06-11 666
感知机Perception是一个线性的分类器，其只适用于线性可分的数据：\[ f(\mathbf{x}) = sign(\mathbf{w}^\mathrm{T} \mathbf{x} + b)\]其试图在所有的线性可分超平面构成的假设空间中找到一个能使训练集中的数据可分的超平面。感知机并未对这一超平面做特殊要求，只要能区分开训练数据即可。因此，它找到的超平面并不一定是最优的，即可能只是恰好拟合了训练数据的超平面，其泛化能力并不佳。由于直接最小化误分类点的个数并不可微，感知机的学习策略被设为：最小化误分类点
【深度学习】基于线性回归实现波士顿房价预测任务
odoo全栈开发
02-17 1476
构建网络，初始化参数w和b，定义预测和损失函数的计算方法。随机选择初始点，建立梯度的计算方法和参数更新方式。将数据集的数据按batch size的大小分成多个minibatch，分别灌入模型计算梯度并更新参数，不断迭代直到损失函数几乎不再下降。深度学习模型的基本步骤的最后一个步骤：模型保存及使用后续再来学习。
机器学习入门（线性回归）---波士顿房价预测
m0_68231845的博客
03-16 4463
(Machine Learning, ML)是一种通过算法让计算机从数据中学习规律、预测未来的方法。是人工智能的一个重要分支，是实现人工智能的基础之一。线性回归模型是一种常用的有监督机器学习算法，它可以用来预测连续的数值型数据。今天，我们将使用波士顿房价数据集来介绍线性回归模型的应用。在这个项目中，我们将利用马萨诸塞州波士顿郊区的房屋信息数据训练和测试一个模型，并对模型的性能和预测能力进行评估。通过该数据训练后的好的模型可以被用来对房屋做特定预测--尤其是对房屋的价值。
09丨线性回归与波士顿房价预测
热门推荐
Python、C++、HTML、Java
06-28 1万+
波士顿房价数据源于美国某经济学杂志上，分析研究波士顿房价( Boston HousePrice)的数据集。数据集中的每一行数据都是对波士顿周边或城镇房价的情况描述，本实验以波士顿房价数据集为线性回归案例数据，进行模型训练，预测波士顿房价。房子作为居住的场所，对每个人而言是不可或缺的。而房价的高低也是受多种因素的影响。房子所处的城市是一线还是二线，房子周边的交通便利程度，房子附近是否存在医院或者学校等，众多因素都会影响房价。在拿到数据之后，先要查看数据的类型，是否有空值，数据的描述信息等等。
scikit-learn线性回归
09-28
scikit-learn是一个流行的Python机器学习库，其中包含了许多用于监督学习任务的算法。线性回归是scikit-learn中最基础的回归模型之一，它假设因变量与自变量之间存在线性关系。它的目标是最小化残差平方和，即预测值与实际值之间的差异。 在scikit-learn中，`LinearRegression`类是用于实现线性回归的主要工具。用户可以创建这个类的一个实例，并通过`.fit()`方法训练模型，传入特征数据（X）和目标值（y）。一旦模型训练完成，可以使用`.predict()`方法对新的输入数据进行预测。 例如： ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 假设我们有特征数据 X 和目标值 y X_train, y_train = np.random.rand(100, 5), np.random.rand(100) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测新数据 new_data = np.random.rand(5) # 新的5维输入 prediction = model.predict(new_data.reshape(1, -1)) ```
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