华为云 ModelArts 线性回归实验指南

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

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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：

而需要学习的就是