python机器学习02:广义线性模型

Python机器学习：广义线性模型详解
最新推荐文章于 2025-10-03 17:59:39 发布
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分类专栏： 深入浅出python机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28286027/article/details/93711261
本文深入探讨Python中的广义线性模型，包括线性回归、岭回归和套索回归。通过糖尿病数据集，展示了不同模型在实际问题中的表现，分析了正则化参数alpha对模型复杂度和预测能力的影响。线性回归在简单数据集上表现良好，但在复杂数据集上容易过拟合。岭回归和套索回归通过L1和L2正则化防止过拟合，套索回归在特征选择上有优势。

1.线性回归

1.线性回归的基本原理：

找到当训练数据集中y的预测值和其真实值的平方差最小的时候，所对应的w和b值

1.线性回归的一般公式：

y⃗=w[0]x[0]+w[1]x[1]+...+w[p]x[p]+b\vec{y}=w[0]x[0]+w[1]x[1]+...+w[p]x[p]+by

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广义线性模型（GLM）在Python中的实现
HackNebulaZ的博客
09-06 1088
广义线性模型（GLM）是一种统计模型，它通过将线性回归模型与适当的链接函数结合起来，用于建立因变量与自变量之间的关系。通过以上步骤，我们成功实现了广义线性模型（GLM）在Python中的应用。GLM提供了一种强大的工具来处理各种类型的响应变量，并建立与自变量之间的关系。在实际应用中，根据问题的特点选择合适的链接函数和模型家族非常重要，以获得最佳的预测性能。假设我们的数据集保存在一个名为"dataset.csv"的文件中，其中包含两列，分别是考试成绩（自变量）和是否录取（因变量）。
Python机器学习入门：广义线性回归与数据拟合
.
03-25 458
总之，Python是一种非常强大的工具，可用于机器学习和数据科学中的各种任务。本文介绍了广义线性回归和数据拟合的概念，并提供了相关的代码示例。在机器学习中，数据拟合和回归是非常重要的概念。Python是一种流行的编程语言，也是机器学习和人工智能领域的首选。本文将介绍Python中的广义线性回归和数据拟合，并提供相关代码和描述。我们将使用该数据进行数据拟合。我们将使用泊松回归作为广义线性回归的示例。这将显示一个拟合的直线，它沿着数据点的平均值。这将显示一个拟合的曲线，它适合于计数数据。
广义线性模型python
rip -- shun
06-23 1410
一.常用线性模型： 线性回归 正则化线性模型-岭回归 套索回归 二.线性模型的图形化表示： coef_ 求系数 intercept_ 求截距 ##糖尿病测试 from sklearn.datasets import load_diabetes from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear...
python 广义线性模型_scikit-learn 1.1 广义线性模型（Generalized Linear Models）
weixin_39540704的博客
12-22 906
Time： 2017/02/25 19:25 at UTSZEnvironment: python2.7 pyCharm首先这是一个回归问题，通过输入变量的线性组合得到目标函数和目标值。数学上表示为：其中，向量 w=(w1, w2 ...wp) 表示系数(或者说是某个特征的权重)，w0 表示线性函数的截距。1.1.1 普通最小二乘法(ordinary Least Squares)...
广义线性模型（一）
最新发布
2404_88356174的博客
10-03 738
已知一组观测数据，通过拟合模型。理论上，两组数据即可求出确定解；但是实际情况下，观测存在误差，我们会得到多个观测数据，这时候无法得到确定解。此时我们通过使观测点尽可能多的拟合到模型，达到最佳拟合。当误差的平方和最小（即最小二乘准则）时，确实是最优。
python实现广义线性模型
青阳的博客
05-07 4219
广义线性模型（） 核心就是最小二乘法，最小二乘法简而言之就是求较小值，在极小值的时候值最小，一阶导数为0. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_...
深入浅出Python机器学习4——广义线性模型
繁华落尽心殇
09-07 3672
线性模型是一类广泛应用于机器学习领域的预测模型，是使用输入数据集的特征的线性函数进行建模，并对结果进行预测的方法。
深入浅出 Python 机器学习：广义线性模型
03-18
### Python 中关于机器学习广义线性模型的相关知识 #### 什么是广义线性模型？ 广义线性模型（Generalized Linear Model, GLM）是一种扩展了传统线性回归的方法，能够适应不同的分布假设和链接函数。通过调整这些...
深入浅出 Python 机器学习：广义线性模型头歌
03-21
### Python 机器学习中广义线性模型的基础概述 #### 广义线性模型的概念 广义线性模型（Generalized Linear Model, GLM）是一类扩展了传统线性回归方法的统计模型，能够处理多种类型的响应变量分布。它不仅适用于...
头歌深入浅出 Python 机器学习：广义线性模型
03-18
### Python 机器学习中广义线性模型的基础知识 #### 广义线性模型的概念 广义线性模型（Generalized Linear Model, GLM）是一类用于建模因变量与自变量之间关系的统计方法。它不仅适用于连续型数据，还能够处理离散...
python 广义线性模型_广义线性模型python
weixin_39743369的博客
12-22 402
一.常用线性模型：线性回归正则化线性模型-岭回归套索回归二.线性模型的图形化表示：coef_ 求系数intercept_ 求截距##糖尿病测试from sklearn.datasets import load_diabetesfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import Li...
Python数据拟合与广义线性回归算法学习
01-20
机器学习中的预测问题通常分为2类：回归与分类。 简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。 拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测。 代码如下： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import scipy as sp from scipy.s
《Py机器学习》-广义线性模型
pythonofstar的博客
03-23 2568
线性模型：直线会位于距离所有点距离最小的位置 1.利用生成的数字 #添加插件部分 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #数据部分 x = np.linspace(-5,5,100) #在-5到5之间生成100个等差数字 y = 0.5*x+3 #画图部分 plt.plot(x,y,c='green') plt.show() 2.给定点的predict拟合 import numpy as np import matpl.
Python机器学习|广义线性模型（1) | 基本概念
weixin_44965848的博客
02-15 727
""" y = 0.5x+3 """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 令x为-5到5之间，元素数为100的等差数列 x = np.linspace(-5, 5, 100) # 输入直线方程 y = 0.5 * x + 3 plt.plot(x, y, c='orange') # 图题设为"straight line" plt.title("Straight line") plt.show() """ 线性模型的图形表示 """
Python 机器学习笔记 - 广义线性模型算法分类整理汇总（ from sklearn）
u014771231的博客
03-08 1415
此篇文章旨在整理 sklearn 中的模型，方便个人学习以及查找方便，关于模型的介绍均来自于 sklearn 在 GitHub 上的开源文档sklearn 中文开源文档 GitHub地址 一.回归 1.1 广义线性模型 1.1.1 最小二乘法-LinearRegression：即求解预测值与实际值的残差平方和最小值。 目标函数数学表达式：[min w∣∣Xw−y∣∣22] 目标函数数学表达式： [...
广义线性模型在Python中的实现
PixelShadeZ的博客
09-13 572
它通过将线性模型与适当的链接函数结合起来，能够适应各种不同类型的响应变量，如连续型变量、二元变量和计数型变量等。在Python中，我们可以使用多个库来实现广义线性模型，如statsmodels和scikit-learn。通过调整链接函数和误差分布等参数，我们可以适应各种不同的数据和问题类型，从而提高模型的准确性和解释性。我们需要选择适当的链接函数和误差分布，以及处理变量之间的相关性和非线性关系。假设我们有一个关于房屋价格的数据集，其中包含了一些特征，如房屋面积、房间数量和地理位置等，以及相应的房屋价格。
python统计分析——广义线性模型基础知识
maizeman126的博客
02-29 980
正态线性模型无须更多的变形，所以在广义线性模型的领域中，它的联系函数就是恒等函数。当正态分布的联系函数为对数函数时，有些模型的响应变量将永远为正值。伽马分布常以对数函数、倒数函数为联系函数。当总体为“有或无”这种二指数据或“1个、2个、3个”这种计数型数据时，我们无法假设其服从正态分布分布。联系函数用于将相应变量和线性预测算子联系在一起，可以应用于相应变量。广义线性模型可用于正态分布、二项分布和泊松分布等多种概率分布。线性预测算子是线性关系式表示的解释变量。2、联系函数与概率分布的关系。
python 广义线性模型_机器学习之广义线性模型
weixin_39864101的博客
12-22 323
一 介绍、二编程基础1、import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_regressionfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionX, y = make_regression(n_samples=50, n_featur...
python 广义线性模型_【Scikit-Learn 中文文档】广义线性模型 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN...
weixin_39777018的博客
12-22 471
下面是一组用于回归的方法，其中目标期望值 y是输入变量 x 的线性组合。 在数学概念中，如果是预测值 value.在整个模块中，我们定义向量作为coef_定义作为intercept_.如果需要使用广义线性模型进行分类，请参阅logistic 回归.logistic 回归.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:LinearRegression会调...
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