Logistic回归,处理MNIST,举例。

这篇博客介绍了如何运用Logistic回归算法处理著名的MNIST手写数字识别数据集,通过实例展示了具体操作步骤。

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Logistic回归,处理MNIST,举例,请参考。

# coding = utf_8
import os
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = '2'
import tensorflow as tf
import numpy as np

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

def init_weights(shape):
    return tf.Variable(tf.random_normal(shape, stddev = 
LGBM回归是一种基于梯度提升算法的回归模型,它可以用来预测数值型数据。在Python中,你可以使用lightgbm库来构建和训练LGBM回归模型。 首先,你需要设置LGBM模型的参数。这些参数决定了模型的结构和训练过程。在你的引用中,LGBM回归模型的参数被定义为params字典,包括学习率(learning_rate)、迭代次数(n_estimators)、树的最大深度(max_depth)、评估指标(metric)等。 然后,你需要准备训练集和验证集的特征和标签数据。在你的引用中,训练集的特征被定义为X_train,标签被定义为y_train。同样地,验证集的特征被定义为X_val,标签被定义为y_val。你可以使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和验证集。 接下来,你可以使用LGBMRegressor类创建LGBM回归模型,并传入之前定义的参数。然后,使用fit方法来训练模型,并传入训练集和验证集的特征和标签。 在模型训练完成后,你可以使用predict方法来对验证集进行预测,并将预测结果保存在y_pred中。 最后,你可以根据需要打印模型在训练集和验证集上的评分,例如使用r2_score来评估模型的拟合效果。 下面是一个示例代码,展示了如何使用LGBM回归模型进行预测: ```python import lightgbm as lgb from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import r2_score # 设置LGBM模型的参数 params = { 'learning_rate': 0.1, 'n_estimators': 1000, 'max_depth': 15, 'metric': 'mse', 'verbose': -1, 'seed': 2022, 'n_jobs': -1, } # 准备训练集和验证集的特征和标签数据 no_features = ['Price'] features = [col for col in df_train.columns if col not in no_features] X = df_train[features] y = df_train['Price'] X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=2022) # 创建LGBM回归模型并训练 model = lgb.LGBMRegressor(**params) model.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_train, y_train), (X_val, y_val)], eval_metric='rmse', verbose=50, early_stopping_rounds=100) # 对验证集进行预测 y_pred = model.predict(X_val, num_iteration=model.best_iteration_) # 打印模型评分 print("R-squared score on Training set: ", model.score(X_train, y_train)) print("R-squared score on Validation set: ", model.score(X_val, y_val)) ``` 以上是使用LGBM回归模型进行预测的基本步骤。你可以根据自己的数据和需求进行参数调整和模型优化。
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