- 博客(5)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 python 做线性支持向量回归SVR
在Python中，线性支持向量回归（Linear Support Vector Regression, SVR）是一种回归模型，它试图找到一个最优的超平面来拟合数据，类似于在分类问题中的支持向量机（SVM）。线性SVR通常用于寻找一个线性关系，尽管它可以被调整为使用非线性内核以适应更复杂的数据模式。# 创建LinearSVR模型实例。# 计算并打印均方误差（MSE）要使用线性SVR，你可以使用。首先，确保你已经安装了。# 划分训练集和测试集。# 生成一些回归数据。
2025-02-14 17:39:07
153
原创 python 做岭回归（）
岭回归（Ridge Regression）是一种用于处理共线性数据的线性回归方法，通过在损失函数中加入L2正则项来减少模型的复杂度，从而防止过拟合。：计算模型在测试集上的R^2分数，用于评估模型性能。R^2分数越高，表示模型性能越好。通过上述步骤，你可以有效地使用岭回归处理共线性问题，并通过交叉验证选择最佳的模型参数。# 创建岭回归模型实例，设置alpha（正则化强度）：用于将数据集分割为训练集和测试集。# 计算R^2分数（决定系数）# 划分训练集和测试集。# 输出最佳参数和得分。
2025-02-13 17:23:17
419
原创 python完成机器学习之-线性回归
在Python中，线性回归是一种常用的统计方法，用于建模一个或多个自变量（特征）和因变量之间的关系。最常见的库用于执行线性回归是。这里我们手动创建一个简单的数据集，例如，我们有一组数据点，我们想通过线性回归找到这些数据点之间的最佳拟合线。库进行线性回归分析。你可以根据需要调整数据集和模型参数，以适应不同的应用场景。下面，我将通过一个简单的例子来展示如何使用。# 计算均方误差（MSE）和R^2分数。# 分割数据集为训练集和测试集。python 做线性回归。# 创建线性回归模型实例。# 使用模型进行预测。
2025-02-12 16:30:40
556
原创 利用pip安装scikit-learn（正确步骤和错误输入）
1、运行python后再输入pip install scikit-learn，一般会显示pip install scikit-learn。一、正确步骤：win+r，输入cmd，然后输入：pip install scikit-learn，即可自动安装。2.在解释器中直接输入pip install scikit-learn，不仅语法错误，运行结果也是无法输出的。
2025-02-11 10:41:10
596
1
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人