华为云 ModelArts 线性回归实验指南

最新推荐文章于 2024-05-24 14:31:54 发布
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分类专栏： 杂 文章标签： 华为云 线性回归 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/waveleting/article/details/116767813
本文详述了如何在华为云ModelArts上进行线性回归实验，从准备UCI大学的循环发电场数据，配置OBS服务，创建桶、上传数据并设置访问授权，到订阅算法并进行实验配置，最终成功运行实验。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

目录

1. 准备实验数据

2. 配置 OBS 服务

2.1 创建桶

2.2 上传数据集文件

2.3 配置访问授权

3. 进行线性回归实验配置

3.1 订阅实验算法

3.2 实验配置

4. 后记

 

1. 准备实验数据

这里先使用一个入门级数据集，有条件可以使用 ModelArts 的官方数据集。

我们用 UCI 大学公开的机器学习数据来跑线性回归。
数据的下载地址在这里：http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00294/ 下载后的数据可以发现是一个压缩文件，解压后有一个 xlsx 文件，用 excel 打开，另存为 ccpp.csv，之后用这个 csv 格式的文件来运行线性回归。

一定要先打开原文件再另存为 csv 格式！直接改扩展名会导致字符集不一致！

这是一个循环发电场数据，共有9568个样本数据，每个数据有5列：AT（温度）、V（压力）、AP（湿度）、RH（压强）、PE（输出电力）。我们不用纠结于每项的具体意义。

我们的问题是得到一个线性的关系，对应 PE 是样本输出，而 AT、V、AP、RH 这四个是样本特征，机器学习的目的是得到一个线性回归模型，即：

PE=\theta _{0}+\theta _{1}*AT+\theta _{2}*V+\theta _{3}*AP+\theta _{4}*RH

而需要学习的就是 

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