均方根误差,即Root Mean Square Error (RMSE),是在均方误差的基础上开根号,表达式为:
好消息是我们有很多特征可以使用(81),坏消息是有19个特征有缺失值,其中4个特征缺失值超过80%。对于任何一个特征,如果它缺失了80%的值,那么它就没有那么重要了,因此,我决定删除这4个特征。
Scikit-learn 是开源的 Python 库,通过统一的界面实现机器学习、预处理、交叉验证及可视化算法。
相当于我们为样本多添加了一些特征,这些特征是原来样本的多项式项,增加了这些特征之后,我们们可以使用线性回归的思路更好的我们的数据
关于作者:饼干同学,某人工智能公司交付开发工程师/建模科学家。专注于AI工程化及场景落地,希望和大家分享成长中的专业知识与思考感悟。
分类算法:是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。使用案例包括邮件过滤、金融欺诈和预测雇员异动等输出为类别的任务。许多回归算法都有与其相对应的分类算法,分类算法通常适用于预测一个类别(或类别的概率)而不是连续的数值。
log P(油水分配系数)是确定化合物是否适合用作药物的最重要属性之一。当前,用于计算机预测log P的大多数可用回归模型都在实验测得的log P值(PHYSPROP数据库)。但是,该数据库中的大多数化合物并不高度代表药物样化学空间。不幸的是,当前缺乏可用于训练更好的预测工具的公开可用的实验log P数据集。
对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了。
导入数据数据处理线性回归模型性能评估支持向量机回归模型性能评估K近邻分类模型性能测评回归树进行分类性能测评树模型的优缺点集成模型进行分类性能评测
对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了。 1. 获取数据,定义问题 没有数据,当然没法研究机器学习啦。:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归。 数据的介绍在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant 数据的下载地址在这: http://archive.ics.u
嗨伙计们,欢迎回来,非常感谢你的爱和支持,我希望你们都做得很好。在今天的版本中,我们将学习被称为sklearn的scikit-learn。
内容概要 如何使用pandas读入数据 如何使用seaborn进行数据的可视化 scikit-learn的线性回归模型和使用方法 线性回归模型的评估测度 特征选择的方法 作为有监督学习,分类问题是预测类别结果,而回归问题是预测一个连续的结果。 1. 使用pandas来读取数据 Pandas是一个用于数据探索、数据处理、数据分析的Python库 In [1]: import pandas as pd In [2]: # read csv file directly from a URL and save th
Lasso回归于岭回归非常相似,它们的差别在于使用了不同的正则化项。最终都实现了约束参数从而防止过拟合的效果。但是Lasso之所以重要,还有另一个原因是:Lasso能够将一些作用比较小的特征的参数训练为0,从而获得稀疏解。也就是说用这种方法,在训练模型的过程中实现了降维(特征筛选)的目的。
本文介绍利用Python和Python的机器学习库scikit-learn完成一个端到端的机器学习项目。 俗话说,“师傅领进门,修行在个人”。本文就是扮演领进门这种角色,至于各位看官能够修行到什么境界,全凭自己。 1 设置环境 2 导入所需库和模块 3 加载数据集 4 数据集划分为训练集和测试集 5 数据预处理 6 参数调优 7 模型优化(交叉验证) 8 全数据拟合 9 模型评估 10 模型保存 1 设置环境 检查电脑是否安装了Python以及相应库numpy/pandas/scikit-learn。 若是
一个方便的scikit-learn备忘录,用于使用Python进行机器学习,包括代码示例。
代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch
线性回归算法以一个坐标系里一个维度为结果,其他维度为特征(如二维平面坐标系中横轴为特征,纵轴为结果),无数的训练集放在坐标系中,发现他们是围绕着一条执行分布。线性回归算法的期望,就是寻找一条直线,最大程度的“拟合”样本特征和样本输出标记的关系
在目前的机器学习领域中,最常见的三种任务就是:回归分析、分类分析、聚类分析。在之前的文章中,我曾写过一篇《15分钟带你入门sklearn与机器学习——分类算法篇》。
在目前的机器学习领域中,最常见的三种任务就是:回归分析、分类分析、聚类分析。在之前的文章中,我曾写过一篇<15分钟带你入门sklearn与机器学习——分类算法篇>。那么什么是回归呢?回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。回归分析在机器学习领域应用非常广泛,例如,商品的销量预测问题,交通流量预测问题。那么,如何为这些回归问题选择最合适的机器学习算法呢?这篇文章将从以下一个方面介绍:
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