如何绘制多项式回归的递增学习曲线 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

机器学习入门 8-5 学习曲线

Step4：接下来绘制多项式回归的曲线，为了使用多项式回归，需要通过Pipeline管道创建多项式回归对象，使用前面小节封装创建多项式回归的函数。 ? 首先将多项式回归的degree值设置为2。 ?...阶数为2的多项式回归学习曲线如下图所示。 ?...这根曲线逐渐下降，下降到一定程度也变得比较稳定；不过仔细观察就会发现，使用二阶多项式回归和线性回归绘制出的学习曲线最大的区别就在于，线性回归稳定的误差大约在1.6、1.7这个位置左右，而对于我们二阶的多项式回归学习曲线...，误差稳定在1、0.9左右，二阶多项式回归的学习曲线稳定的位置比较低，这说明使用二阶多项式回归进行数据的拟合，结果比线性回归的拟合结果要好。...将多项式回归的degree的值设置为20。 ? 阶数为20的多项式回归学习曲线如下图所示。 ?

1.3K1 0

如何查找递增连续数组中缺失的数字

在一个长度为n的递增数组中,数组中元素范围是0 ~ n-1,如何在这个递增连续数组中查找缺失的数字? 分析下: 1. 排序数组中的搜索算法,首先想到的就是二分法查找 2....丢失的数字之前的左子数组:nums[m] = m, 需要找到第一个nums[m] > m的数组索引值即可....r = m-1; 这里多解释下,即使m-1这个位置是相同的, 也会被后续的左指针r=m+1的情况下处理掉,此处不好理解,需多多体会....在处理边界值的时候,在(i == r)的时候,还多需要多遍历一次,向右移动左指针一次. 4. 这时,左指针值便是最后想要的值. 所以我们的遍历条件为(l的结果值....综上,对于有序数组的查找,一般都会使用二分法查找.在查找数据的时候,注意左右边界指针的移动.以及遍历标记(l<=j)即可.

3.2K2 1

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

机器学习入门 8-3 过拟合与欠拟合

为了避免这种歧义，老师使用了均方误差指标来衡量数据拟合的结果，这是因为不论是线性回归还是多项式回归此时都是对同样一组数据进行拟合，所以即使使用不同的方法进行拟合得到的均方误差指标是具有可比性的，同时使用均方误差作为衡量指标也方便在下一小节绘制学习曲线...接下来，尝试一下更极端的，将degree设置为100：计算出来的均方误差更小了，只有0.68，绘制图像弯曲程度更厉害了。...事实上，在degree设置为100的时候，绘制的图像并不是我们计算出来真正的拟合曲线，这是因为绘制出来的曲线，他们只是原有数据点之间对应y的预测值连接出来的结果，有很多地方可能没有那个数据点，所以连接的结果和原来的曲线不一样...这个绘制结果比之前更准确，因为此时的X是在-3到3这个轴之间均匀取值的，所以不会出现两个点之间相隔太大这样的情况。...点赞噢下一小节会介绍如何识别出过拟合以及欠拟合，还有之前一直使用的train_test_split方法将原始数据集划分为训练数据集和测试数据集背后更重要的意义。

1.1K6 0

Statsmodels线性回归看特征间关系

summary 结果介绍 Summary内容较多，其中重点考虑参数R-squared、Prob(F-statistic)以及P>|t| 的两个值，通过这4个参数就能判断的模型是否是线性显著的，同时知道显著的程度如何...二阶多项式回归模型研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法，称为多项式回归 Polynomial Regression 。...如果自变量只有一个时，称为一元多项式回归；如果自变量有多个时，称为多元多项式回归。多项式回归，回归函数是回归变量多项式的回归。多项式回归模型是线性回归模型的一种，此时回归函数关于回归系数是线性的。...y) # 训练回归模型 poly_regression = LinearRegression() poly_regression.fit(poly_features,y) X = X[:,:-1] 多项式回归绘制回归图...因为这里我们使用的数据基本是线性的，在其他场景中，需要根据实际情况确定多项式回归的最高次幂，可以绘制学习曲线，根据模型在训练集及测试集上的得分来确定最终结果。

3.6K2 0

Statsmodels线性回归看特征间关系

，通过这4个参数就能判断的模型是否是线性显著的，同时知道显著的程度如何。...以Open为预测自变量，Adj_Close 为因变量，绘制散点图。由图可发现，两变量呈现较好的线性相关性。...如果自变量只有一个时，称为一元多项式回归；如果自变量有多个时，称为多元多项式回归。多项式回归，回归函数是回归变量多项式的回归。多项式回归模型是线性回归模型的一种，此时回归函数关于回归系数是线性的。...y) # 训练回归模型 poly_regression = LinearRegression() poly_regression.fit(poly_features,y) X = X[:,:-1] 多项式回归绘制回归图...因为这里我们使用的数据基本是线性的，在其他场景中，需要根据实际情况确定多项式回归的最高次幂，可以绘制学习曲线，根据模型在训练集及测试集上的得分来确定最终结果。

3.7K2 0

突出最强算法模型——回归算法！！

② 如何根据学习曲线调整模型参数：欠拟合时：可以尝试增加模型复杂度，如增加多项式特征、使用更复杂的模型等。过拟合时：可以尝试减少模型复杂度，如减少特征数量、增加正则化、采用更简单的模型等。...这样就可以成功绘制学习曲线了。 5、解释线性回归的原理【数学原理】（1）模型表示在线性回归中，我们假设输出变量与输入变量之间存在线性关系。...6、非线性回归模型的例子（1）多项式回归多项式回归是一种将自变量的高次项加入模型的方法，例如：这与线性回归不同之处在于，自变量的幂次不仅限于一次。...7、如何处理过拟合（1）识别过拟合观察训练误差和验证误差之间的差异。如果训练误差远远低于验证误差，则可能存在过拟合。绘制学习曲线。...通过调整正则化参数alpha，我们可以控制正则化的程度，从而调节模型的复杂度，避免过拟合。最后，通过绘制学习曲线，我们可以直观地观察到模型在不同正则化参数下的表现，从而选择合适的参数值。

1621 0

突破最强算法模型，回归！！

# 处理非线性关系读者问：“如果我的数据中的变量间关系不是线性的，我应该怎么办？我听说过多项式回归和变换方法，比如对数变换，但不太明白它们是如何应用的。”...选择最佳次数：可以使用交叉验证或学习曲线来选择最合适的多项式次数。特征缩放：在使用多项式回归前，通常需要进行特征缩放，确保不同特征的尺度一致。 2....绘制学习曲线：通过绘制学习曲线，观察模型在训练集和验证集上的表现。随着模型复杂度的增加，你可能会看到训练集误差降低，但验证集误差升高，这是过拟合的迹象。交叉验证：使用交叉验证来评估模型的性能。...尝试不同阶数：逐步增加多项式的阶数，观察模型的性能如何变化。但要小心过度拟合。观察学习曲线：绘制学习曲线，观察训练集和验证集上的表现。找到一个平衡点，使得模型在训练和验证中都有好的表现。...观察模型的表现，借助学习曲线和交叉验证，找到适合问题的最佳模型复杂度。 # 区分L1和L2正则化读者问：“L1（LASSO）和L2（岭回归）正则化有什么区别？它们是如何影响回归模型的？”

2761 0

机器学习入门 8-4 为什么要训练数据集与测试数据集

均方误差很大了，这个结果和上面绘制degree为100是的绘制曲线时一致的： ?...当然上面的图为一个示意图，把数据放进来，对于不同的算法得到的图像是不一样的，但整体是这样的一个趋势，在后面介绍决策树的时候会具体的绘制这样的示意图。...由于多项式回归和kNN的模型复杂度和模型准确率的趋势不够明显，因此这里不具体的使用代码进行绘制。...总的来说，当模型复杂度逐渐提高，训练集的准确率会呈现逐渐递增的趋势，而测试集的准确率先逐渐增高之后到达某一临界点之后，开始之间降低，而我们需要找的就是模型在测试集上准确率的最高的临界点。...在下一小节，从另外一个角度"学习曲线"再来看看过拟合和欠拟合的概念，在数据训练的过程中会有怎样的表现，更加深刻的理解这两个非常重要的机器学习算法的概念。

3.1K2 1

机器学习三人行(系列五)----你不了解的线性模型(附代码)

在本篇文章中，揭开它们的面纱，一睹芳容，我们将讨论以下内容：线性回归参数模型的求解多项式回归和学习曲线正则化的线性模型 1.线性回归参数求解一般的线性模型，等式如下所示： ? ŷ是预测值。...多项式回归和学习曲线 2.1 多项式回归如果你的数据实际上比简单的直线更复杂呢？我们仍然可以使用线性模型来拟合非线性数据。...估计的结果（0.49，0.97，1.90）和原来的参数（0.5，1.0，2.0）差不多。 2.2 学习曲线如果执行高维的多项式回归，可能比简单的线性回归更好地拟合训练数据。...这是一种判断模型拟合质量的方法。另一种方法是查看学习曲线。下面的代码定义了一个函数，该函数绘制给定的训练数据的模型的学习曲线： ? 我们来看看简单线性回归模型的学习曲线： ?...然后讲解了如何将多项式回归用于复杂的非线性数据中，最后学习了减少模型过拟合的三种常见的正则化模型方法。

1K16 0

机器学习第5天：多项式回归与学习曲线

多项式回归介绍当数据不是线性时我们该如何处理呢，考虑如下数据 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(42...拟合y，再打印模型拟合的参数，可以看到模型的两个参数分别是2.9和2左右，而我们的方程的一次参数和二次参数分别是3和2，可见效果还是很好的把预测的结果绘制出来 model = LinearRegression...，幸运的是，我们可以通过学习曲线来判断学习曲线介绍学习曲线图就是以损失函数为纵坐标，数据集大小为横坐标，然后在图上画出训练集和验证集两条曲线的图，训练集就是我们用来训练模型的数据，验证集就是我们用来验证模型性能的数据集...，我们往往将数据集分成训练集与验证集我们先定义一个学习曲线绘制函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics...欠拟合曲线我们知道欠拟合就是模拟效果不好的情况，可以想象的到，无论在训练集还是验证集上，他的损失都会比较高示例我们将线性模型的学习曲线绘制出来 import numpy as np import

1401 0

Python3入门机器学习（八）- 多项式回归

，那么我们如何使用管道呢，先考虑我们多项式回归的过程 1.使用PolynomialFeatures生成多项式特征的数据集 2.如果生成数据幂特别的大，那么特征直接的差距就会很大，导致我们的搜索非常慢...欠拟合：算法所训练的模型不能完整表述数据关系过拟合：算法所训练的模型过多的表达了数据间的噪音关系 ---- 4.学习曲线 1....y_test_predict = algo.predict(X_test) test_score.append(mean_squared_error(y_test,y_test_predict)) # 绘制学习曲线...，可以将数据拟合的比较好，误差小一些，但是泛化到测试数据集的时候，还是有可能多一些误差 2.2 观察多项式回归的学习曲线 from sklearn.preprocessing import StandardScaler...(image-ec1d61-1527345377922)] 首先整体从趋势上，和线性回归的学习曲线是类似的仔细观察，和线性回归曲线的不同在于，线性回归的学习曲线1.5，1.8左右；2阶多项式回归稳定在了

2.3K2 0

过拟合&欠拟合全面总结！！

核心点：过拟合&欠拟合，如何防止！哈喽，我是Johngo~ 在机器学习中，有一项很重要的概念，那就是：过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）。...泛化能力弱：模型对于新的数据缺乏适应性，泛化能力差。学习曲线表现：在学习曲线上，训练误差持续降低，而验证误差降低到一定程度后开始增加。...学习曲线表现：在学习曲线上，训练误差和验证误差都很高，且两者可能相差不大。...使用多项式特征和线性回归模型来演示过拟合，并展示如何通过增加正则化来减轻过拟合。实验设置任务：基于单一特征x，预测目标变量y。数据集：生成一个简单的数据集，包含噪声。...结果显示，多项式回归的MSE明显低于简单线性回归模型，有效地解决了欠拟合问题。

1.1K1 0

Android中View是如何绘制的

界面窗口的根布局是DecorView，该类继承自FrameLayout，而FrameLayout继承自ViewGroup。感觉绘制肯定会在ViewGroup或者View中但是木有找到。...ViewParent, View.AttachInfo.Callbacks, HardwareRenderer.HardwareDrawCallbacks { } View的绘制过程从...View绘制的三个过程Measure、Layout、Draw 下面是这三个过程的详细说明 Measure performMeasure方法如下： private void performMeasure(...再看一下dispatchDraw方法，这个方法是用来绘制子View的，所以要看ViewGroup.dispatchDraw方法，View.dispatchDraw是空的。...View.draw方法内部会分别调用onDraw绘制自己以及dispatchDraw绘制子View.

2.2K4 0

R语言多项式回归拟合非线性关系

p=22438 多项式回归是x自变量和y因变量之间的非线性关系。当我们分析有一些弯曲的波动数据时，拟合这种类型的回归是很关键的。在这篇文章中，我们将学习如何在R中拟合和绘制多项式回归数据。...橙色线（线性回归）和黄色曲线对这个数据来说是错误的选择。粉红色曲线很接近，但蓝色曲线是与我们的数据趋势最匹配的。因此，我使用y~x3+x2公式来建立我们的多项式回归模型。...type="l" lwd=2) legend("topleft", legend = c("y~x, - 线性","y~x^2", "y~x^3", "y~x^3+x^2"), 绘制结果...多项式回归数据可以用ggplot()拟合和绘制。 ggplot(data=df ) + geom_smooth( y~I(x^3)+I(x^2)) ?...在本教程中，我们简要了解了如何拟合多项式回归数据，并使用R中的plot()和ggplot()函数绘制结果，完整的源代码如下。 ---- ?

3.7K3 0

如何绘制wrfout文件的垂直速度变量

前言没想到食堂又出现小龙虾的尾巴，经理惦记上了捏有读者留言想要知道怎么处理wrf的垂直速度，故写一个首先关于上升的有两个变量，一个是wa，官网的描述是W-component of Wind on...Mass Points 单位是m/s 这应该是读者关心的变量另一个则是omega（dp/dt）,单位是Pa/s，具体内容翻开天气学原理和方法p120，小编天气学很菜就不多说了气象家园的帖子有说，链接是...mod=viewthread&tid=57957&highlight=omega 使用omega是p坐标下的铅直速度速度，单位是hpa/s，omega=dp/dt,负数表示上升，正数表示下沉运动，由于...omega和v值数量级差太多，故而乘以-100， w是z坐标下的垂直速度，单位是m/s，w=dz/dt,omega=-ρgw，天气动力学书中有此公式在wrfPython中变量直接用getvar获取即可...当然大家使用时注意一下wa和omega数值上是反的 omega>0的时候是下降，反之是上升 2. 还有就是wa在普通过程中数值是非常小的，能有0.1m/s算是十分大了。通常会乘个100。

2891 0

机器学习入门 8-1 什么是多项式回归

本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本章主要介绍多项式回归的相关知识，并通过多项式回归引入模型泛化的相关概念。...本小节主要介绍解决非线性回归问题非常简单的改进方式多项式回归，并通过编程实践来看看如何实现多项式回归。...接下来用这个新的数据集进行线性回归的训练。 ? ? 出现上面这种乱序是因为在创建数据集的时候生成特征x是随机生成的，而plt.plot(x, y)绘制的是点x到点y的直线。...如果想要绘制一条拟合曲线的话，将x从小到大绘制即可，最终就可以绘制成一条拟合曲线。 ? ?...与此同时这个思路也需要注意，在上一小章中PCA算法对数据集进行降维处理，而在这一章的多项式回归，很显然是做一件相反的事情，多项式回归是将原来的数据集添加一些特征，也就是升维的操作，这样可以更好的拟合高维的数据

1.3K2 0

flutter源码：widget是如何绘制出来的

用一个很简单的widget，跟踪源码一步步查看它是如何被绘制出来的，涉及widget生成element，element生成renderObject，renderObject的layout布局，renderObject...，本身不会生成RenderObject，而RenderObjectElement会生成最终RenderObject，最终负责布局跟绘制的，正是RenderObject ComponentElement并不会参与最终的绘制...就还是100的尺寸Size(100.0, 100.0)，这个也就是_RenderColoredBox的最终尺寸了绘制绘制是紧接着layout后执行，都是系统16ms每一帧后触发，看RenderbingBinding...，是调用了canvas.drawRect绘制了一个绿色矩形，也就是我们看到的UI样式了，终于看到了最终的调用地方了；如果有child，就会继续调用child的绘制，我们的这次的demo是没有的总结...生成的element都是componentElement，不会参与最终的绘制，它的目的是为了更好的组建管理内部的child去参与绘制 3、参与绘制的element都是renderObjectElement

7811 0

非线性世界的探索：多项式回归解密

什么是多项式回归？多项式回归是一种回归分析方法，用于建立因变量（目标）和自变量（特征）之间的关系。与线性回归不同，多项式回归假设这种关系不是线性的，而是一个多项式函数。...多项式回归的应用多项式回归在许多领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：自然科学：多项式回归可用于建模物理、化学和生物学等领域的非线性关系，例如动力学方程。...金融：在金融领域，多项式回归可以用来预测股票价格、汇率和投资组合的表现，因为这些数据通常受多种复杂因素的影响。医学：多项式回归可以用于分析医学数据，例如药物吸收速率与剂量之间的关系。...，最后我们来看一眼绘制好的直线接下来我们在原来数据集的基础上，增加y一列特征,得到新的样本集X2，依然套用线性回归的模型X2 = np.hstack([X**2,X])1再得出均方误差就小了许多再来看看绘制后的图像再来看看系数和截距...在这个步骤中，多项式特征生成器会学习如何将输入数据集中的特征转换为多项式特征。

2545 0

【人工智能】技术总结

多项式回归：引入高次项，用于样本呈非线性分布情况多项式回归系数是线性的，可以理解为线性回归的扩展欠拟合与过拟合欠拟合：拟合程度不够，模型没有学习到数据的真实变化规律，表现为训练集、测试集下准确率都比较低...主要用于样本较少的情况 3）学习曲线、验证曲线学习曲线：比较不同规模训练数据对模型影响验证曲线：比较不同参数对模型影响 4）超参数的选择超参数：不是通过学习得来的，而是通过经验、实验对比确定决策树深度...利用不同的模板运算，能实现图像的模糊、锐化、边沿提取等等功能模糊处理：中值滤波、均值滤波、高斯滤波边沿提取：Sobel，拉普拉斯变换，Canny算法轮廓查找、绘制 2....深度学习：数据量越多越好（单个类别达百数量级） 4）数据不够如何处理？数据增强选择在少量样本下性能不错的模型（SVM，U-Net） 5）样本极度不均衡如何处理？...实际项目中一般达到95%以上 13）关于项目的细节什么型号的GPU？什么型号的工业相机？相机分辨率是多少？相机如何安装？每秒钟多少帧？项目几个人？如何分工？

8402 0

程序员如何绘制自己的中秋礼包？

《程序员如何绘制自己的中秋礼包》摘要大家好，我是猫头虎博主。随着中秋节的临近，不少程序员小伙伴都在期待着那一份厚重的中秋礼包。但为何不自己动手，为自己和家人设计一份独特的中秋礼包呢？...在这篇博客中，我将结合编程技能，为大家展示如何通过代码来绘制和设计出别具一格的中秋礼包。同时，我们还将探讨如何利用现代化的编程工具和库，简化和优化设计过程。...为何要自制中秋礼包独特性：市面上的礼包千篇一律，而自制的礼包则可以根据个人的喜好和需求来设计，更具有独特性。...使用HTML/CSS绘制月亮和灯笼前端技术同样可以用于设计中秋礼包。通过HTML和CSS，我们可以绘制出美丽的月亮和灯笼。...在这个中秋节，让我们利用自己的专业技能，为自己和家人创作出一个独特的礼包，感受到技术与生活的完美结合。

1681 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭