python机器学习Sklearn之线性回归

最新推荐文章于 2024-06-02 06:30:00 发布
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#python #机器学习

本文介绍在sklearn库中的线性回归模块Linearn_model下，多种线性回归算法，包括ARD自相关回归、贝叶斯线性回归、弹性网络、Huber回归、最小二乘法线性回归等，以及如何在安装好numpy和scipy后使用pip安装sklearn。
部署运行你感兴趣的模型镜像

安装sklearn之前首先要确保安装好numpy包和scipy包
其次pip install sklearn
在python的sklearn模块库中的线性回归算法都位于Linearn_model模块中，其包含以下几种线性回归函数：
（1）ARDRegression:ARD自相关回归算法
（2）BayesianRidge:贝叶斯线性回归算法
（3）ElasticNet:弹性网络算法
（4）HuberRegressor:Huber回归算法
（5）LinearRegression:最小二乘法线性回归算法
（6）LARS:最小角回归算法
（7）LASSO:LASSO回归
（8）LassoLars: LARS算法实现的lasso模型的回归算法
（10）LogisticRegression:逻辑回归算法
（11）MultiTaskElasticNet:多任务的弹性网络算法
（12）MultiTaskLasso:多任务的LASSO回归算法
（13）OrthogonalMatchingPursuit:正交匹配跟踪算法
（14）Perceptron:感知器算法
（15）PassiveAggressiveClassifier:被动攻击算法
（16）Ridege:邻回归算法
（17）SGDClassifier：SGD随梯度下降算法

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