Scikit-learn线性回归类“岭回归”具有参数" solver“来定义应该使用哪个求解器。 如果它被设置为"auto“，我可以找出在后见之明中实际使用的是哪个求解器吗？根据Ridge继承的_RidgeBase父类，solver字段应该设置为使用 [GitHub]的实际求解器，所以我希望该值是后面的值。但
浏览 16提问于2020-03-20得票数 0
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问题陈述:我正在处理一个线性方程组，它对应于一个不适定的逆问题。我可以在Python中手工应用Tikhonov正则化或岭回归，并获得对我的问题足够精确的测试数据的解决方案。我想尝试使用sklearn.linear_model.Ridge来解决这个问题，因为我想在这个包的线性模型部分()中尝试其他机器学习方法。我想知道在这种情况下使用sklearn是否使用了错误的工具。与我自己在Python中应用岭回归方程时不同，来自
浏览 2提问于2021-03-28得票数 1
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我有以下一些简单的岭回归算法的代码。该程序的要点是通过计算每个alpha的交叉val分数来检查在此回归中使用哪个alpha值是最好的。我不明白的是它是如何在for部分中选择alpha的？我的意思是，我知道它迭代了那个对数空间中的每个alpha，但是ridge = Ridge(normalize=True)没有任何alpha参数，所以为什么它每次都使用默认的参数(alpha=1.0)？在cross_val_score函数中，它只调用岭回归</em
浏览 0提问于2020-10-05得票数 1
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回归模型中的变量选择
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我建立了价格预测数据模型，使用多元线性回归，岭，拉索和弹性网络回归，最初我有215个变量。在创建模型之后，我运行了python代码来检查最终模型中使用了多少变量，这是python代码，用于检测岭回归中变量的数量，
print("Ridge Regression Selected " + str(sum(coef_ridge !我的问题是，根据我的知识，lasso和弹性网络回归已经
浏览 0提问于2020-01-25得票数 0
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回归在机器学习中的局限性？
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我意识到这是一个回归问题，并使用这个学习小抄，我开始尝试各种回归模型。
我使用sklearn.linear_model.Ridge作为我的基线，在做了一些基本的数据清理之后，我在我的测试集上得到了一个糟糕的R^2分数0.12。然后我想，也许线性模型太简单了，所以我尝试了适合回归(sklearn.kernel_ridge.Kernel_Ridge)的“内核技巧”方法，但是它们需要太多的时间才能适应(
浏览 2提问于2020-05-11得票数 2
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beta[[ 103.56793536] [ 63.93186848][-272.06215991][ 500.43324361] [ 327.45075839]][ 118.45775015 64.56441108 -256.20123986 500.43324362 327.45075841]poly.fit_transform(x)
当
浏览 0提问于2016-02-25得票数 0
我想使用sklearn管道在Ames数据集上训练ML模型，如下所示：from sklearn.model_selection[ ('selector', VarianceThreshold(0.0)),
浏览 8提问于2022-09-01得票数 0
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线性回归-提取计量学
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Python 3
regressor.fit(xtr, ytr)
print('Mean Absolute Error:', metrics.mean_absolute_error
浏览 3提问于2020-05-31得票数 1
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Python中的约束线性回归
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我有一个表格的回归问题：其中，y是响应向量，X是输入变量的矩阵，b是我正在搜索的拟合参数的向量。然而，当我使用它时，我倾向于获得b组件的非常大或极小的值。
我想要执行同样的fit，但是将b的值限制在0到255之间。或者有用于执行或Ridge回归的python例程，或者其他惩罚大b系数值的回归方法？
浏览 4提问于2012-04-14得票数 23
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在python sklearn中，SGD分类器和SGD回归器有什么不同？另外，我们可以设置批处理大小以提高性能吗？
浏览 3提问于2019-02-15得票数 1
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决策树回归:不需要多项式？
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我正在测试一个回归任务的不同模型。在使用OLS、Ridge和Lasso时，我使用了不同的多项式度的解释变量。例子:对于两个变量x和y，2级给出了解释变量x，x^2，xy，y，y^2。然而，在使用决策树时，我不确定使用任何高于1的度作为解释变量是否有意义。示例:在应用决策树回归器时，测试x^2、xy和y^2是否有意义？
我问的原因是，决策树回归是一个非线性回
浏览 0提问于2020-01-20得票数 3
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我正在使用sklearn和mlxtend.regressor.StackingRegressor来建立一个叠加回归模型。例如，假设我想要下面的小管道：
- A pipeline which即使它的回归器知道如何处理NaN，也是如此，在我的例子中，<e
浏览 19提问于2022-02-18得票数 2
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如果不是--这个任务(软标签上的线性分类)如何才能用scikit来解决--学习？target被标记的方式以及问题的本质，硬标签并没有给出好的结果。但它仍然是一个分类问题(而不是回归)，我不想保留对prediction的概率解释，所以回归也不会开箱即用。交叉熵损失函数可以自然地处理target中的软标签.似乎所有的损失函数线性分类器在科学学习只能处理硬标签。例如，如何为SGDClassifier指定自己的损失函数。在这里，scikit-learn似乎没有坚持
浏览 14提问于2017-03-15得票数 11
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我试图创建一个循环，以找出波士顿住房数据集的列车和测试集的准确性得分的变化，这些数据集符合岭回归模型。这是for循环： for i in range(1,20):from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_mod
浏览 421提问于2019-10-15得票数 4
我正在尝试不同的ML模型，所有模型都使用一个管道，其中包括一个转换器和一个算法，“嵌套”在一个GridSearchCV中，以找到最佳的超参数。在运行岭、拉索和ElasticNet回归时，我想要存储所有的计算系数，而不仅仅是best_estimator_系数，以便根据alpha的路径绘制它们。, param_grid = params, cv=10)regressor = grid.estimator.named_steps['rid
浏览 11提问于2022-08-22得票数 3
我正在开发一个基于观察数据进行报告的表单应用程序。在开发应用程序之前，使用Excel电子表格和excel求解器进行非线性最小二乘回归。所以我的问题是:有没有一个与Excel求解器的非线性最小二乘回归函数等价的C#函数？我有观察到的数据和一些基于观察到的数据的初步猜测，所以输入不是问题。见鬼，即使是方程式的名字也是一个很好的起点。
浏览 0提问于2011-12-22得票数 4
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我尝试使用堆叠分类器来集成模型，其中我使用随机森林、SVM和朴素贝叶斯以及Logistic回归作为元估计器。我正在使用上的心脏病数据集。问题是单人技术比混合技术表现得更好。我的混合模型使用了5折验证的gridsearchCV和其他最佳参数的技术。虽然我的独奏技术，我正在比较模型，有默认的参数。我做错了什么。逻辑回归：
parameters = {
浏览 2提问于2021-10-29得票数 0
我正在对一些数据建立一个预测分析管道，并且正在进行模型选择。我的目标变量是倾斜的，所以我想对它进行日志转换，以提高线性回归估计器的性能。我遇到了相对较新的TransformedTargetRegressor -学习，我想我可以使用它作为一个管道的一部分。我正在附加我的代码
我最初的尝试是在调用y_train之前转换gs.fit()，方法是将它转换为np.log1p(y_train)。这是可行的，我可以执行嵌套交叉验证，并返回所有估值器感兴趣的度量。&#
浏览 1提问于2019-04-25得票数 8
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我有一个数据集，其中我使用文本列来预测某些数值列。因此，我的管道是首先向量化我的文本列，然后使用岭回归。但是，在构建这个管道之后，如何提取向量化器特征名上的系数呢？Pipelinefrom sklearn.linear_model import Ridgevect = Tfidf
浏览 0提问于2019-07-03得票数 1
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我正在编写一个使用线性回归的应用程序。就我而言，sklearn.linear_model.Ridge。我很难将我喜欢的数据池以正确的形式预测到Ridge。我简要地描述了我的两个应用程序以及问题是如何出现的：我的数据点每个只有一个特性，它们都是String，所以我使用了一个热编码，以便能够在Ridge中使用它们。之后，数据点(X_hotEncoded)有9个特性：
import pandas as
浏览 2提问于2017-07-10得票数 6
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