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Python scikit-learn 做线性回归

线性回归是简单易用的机器学习算法，scikit-learn是python强大的机器学习库。 本篇文章利用线性回归算法预测波士顿的房价。波士顿房价数据集包含波士顿郊区住房价值的信息。...LinearRegressionX = bos.drop('PRICE', axis=1)lm = LinearRegression()lm lm.fit(X, bos.PRICE) print('线性回归算法...w值：', lm.coef_)print('线性回归算法b值: ', lm.intercept_) import matplotlib.font_manager as fmmyfont = fm.FontProperties...针对整个数据集拟合线性回归模型，并计算均方误差。...思考环节 1 对数据集分割成训练数据集和测试数据集 2 训练数据集训练线性回归模型，利用线性回归模型对测试数据集进行预测 3 计算训练模型的MSE和测试数据集预测结果的MSE 4 绘制测试数据集的残差图

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scikit-learn 线性回归算法库小结

scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库，这些类库都可以用来做线性回归分析，本文就对这些类库的使用做一个总结，重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景。 　　　　...线性回归的目的是要得到输出向量\(\mathbf{Y}\)和输入特征\(\mathbf{X}\)之间的线性关系，求出线性回归系数\(\mathbf\theta\),也就是 \(\mathbf{Y = X...损失函数的不同，损失函数的优化方法的不同，验证方法的不同，就形成了不同的线性回归算法。scikit-learn中的线性回归算法库可以从这这三点找出各自的不同点。...不过他不是编程里面的多线程，而是指多个线性回归模型共享样本特征，但是有不同的回归系数和特征输出。具体的线性回归模型是\(\mathbf{Y = XW}\)。其中X是mxn维度的矩阵。...以上就是scikit-learn中线性回归的一个总结，希望可以帮到朋友们。  （欢迎转载，转载请注明出处。欢迎沟通交流： liujianping-ok@163.com）

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【Python环境】scikit-learn的线性回归模型

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...seaborn的pairplot函数绘制X的每一维度和对应Y的散点图。通过设置size和aspect参数来调节显示的大小和比例。...线性回归模型 优点：快速；没有调节参数；可轻易解释；可理解 缺点：相比其他复杂一些的模型，其预测准确率不是太高，因为它假设特征和响应之间存在确定的线性关系，这种假设对于非线性的关系，线性回归模型显然不能很好的对这种数据建模...的线性回归 In [15]: from sklearn.linear_model import LinearRegressionlinreg = LinearRegression()linreg.fit...特征选择 在之前展示的数据中，我们看到Newspaper和销量之间的线性关系比较弱，现在我们移除这个特征，看看线性回归预测的结果的RMSE如何？

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用scikit-learn和pandas学习线性回归

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....:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归。 　　　　...也不用我们搞，后面scikit-learn在线性回归时会先帮我们把归一化搞定。 　　　　好了，有了这个csv格式的数据，我们就可以大干一场了。 3. ...运行scikit-learn的线性模型 　　　　终于到了临门一脚了，我们可以用scikit-learn的线性模型来拟合我们的问题了。scikit-learn的线性回归算法使用的是最小二乘法来实现的。...以上就是用scikit-learn和pandas学习线性回归的过程，希望可以对初学者有所帮助。

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轻松玩转 Scikit-Learn 系列 —— 线性回归及 ML 相关评价标准

线性回归可能是机器学习中最简单、最基础的算法了。但一定不要因为它简单就轻视它的存在，因为它也是很多更高级机器学习算法的基础，比如多项式回归、岭回归、 LASSO 回归等。...线性回归的核心归结为求解正规方程（由样本特征x所得预测值y'和实际值y差的平方和，对x求偏导并使其为0所得的方程组），也就是利用最小二乘法求解方程系数。...在介绍线性回归之前，让我们先了解下衡量线性回归预测结果好坏的指标。...2、线性回归 1）小引—— kNN 回归 首先我们先回顾下上次的 kNN ，其实 kNN 不仅可以用于分类，还可以用来解决回归问题。以此来引入回归问题的鼻祖——线性回归。...让我们看下线性回归都有哪些超参数呢！

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用4种回归方法绘制预测结果图表：向量回归、随机森林回归、线性回归、K-最近邻回归

font) plt.ylabel('价格', fontproperties=font) plt.title('各地棉花现货价格趋势', fontproperties=font) plt.show() 绘制了各个地区棉花现货价格趋势图...（支持向量回归、随机森林回归、线性回归和K-最近邻回归），并使用fit()函数基于训练集数据对这些模型进行训练。...') plt.plot(rf_pred, label='随机森林回归') plt.plot(knn_pred, label='K-最近邻回归') plt.plot(lr_pred, label='线性回归...plt.ylabel('价格', fontproperties=font) plt.title('不同算法的中国棉花价格指数预测', fontproperties=font) plt.show() 将四种回归模型的预测结果与实际值一起绘制成图表...') plt.plot(rf_pred, label='随机森林回归') plt.plot(lr_pred, label='线性回归') plt.plot(knn_pred, label='K-最近邻回归

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如何规避线性回归的陷阱（上）

然而，为了处理违反一个或多个线性回归假设的情况，首先需要能够识别何时发生这种违反。这意味着理解线性回归的核心假设。...线性回归假设 线性回归的基础是五个关键的假设，所有这些都需要保持模型产生可靠的预测。具体地说: 线性:输入和输出变量之间的关系是线性的。...但是，由于z只是x的函数，我们可以在二维中绘制拟合回归线，并得到如下结果： # Create engineered variable nl_data.loc[:, 'X2'] = nl_data['X'...另外，这个例子说明了在尝试将模型放入数据之前先绘制数据图的重要性，因为通过可视化我们的数据，您可以了解哪些特性对工程师是有益的。...以上是今天更新的内容，是如何规避陷阱的两个方案，另外两个方案，我会继续更新。

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如何规避线性回归的陷阱（下）

在上一部分中，我们学习了线性回归的概念和规避线性回归陷阱的前两个解决方案，今天我们继续学习剩余的两个方案。...前文回顾：如何规避线性回归的陷阱（上） 使用变量变换或广义线性模型 线性回归假设输出变量来自正态分布。也就是说，它是对称的，连续的，并且定义在整个数轴上。 实际上，违反后两个特征并不是什么大事。...在不转换输出变量的情况下，将线性回归模型拟合到此数据集，然后根据输出变量的拟合值绘制残差，得到以下残差图： # Fit linear regression non_norm_model = smf.ols...从图中我们可以清楚地看到，数据中存在自相关，这是标准的线性回归模型所不能处理的。...对于回归问题，通常最简单的模型是线性回归模型。然而，在许多情况下，违反一个或多个严格的线性回归假设会使使用此模型不合适。

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python生态系统中的线性回归

残差与预测变量图 拟合与残差图 归一化残差的直方图 QQ归一化残差图 残差的Shapiro-Wilk正态检验 库克残差距离图 预测特征的方差膨胀因子（VIF） Scikit-learn的问题 它可以安全地假定...成对散点图和用于检查多重共线性的相关热图 可以使用seaborn库中的pairplot函数绘制所有组合的成对散点图。...标准化残差的直方图和QQ图 要检查数据生成过程的正态性假设，可以简单地绘制标准化残差的直方图和QQ图。 此外，可以对残差进行Shapiro-Wilk检验，以检查正态性。...方差影响因子— VIF 此数据集的OLS模型摘要显示了多重共线性警告。但是，如何检查是什么原因引起的呢？ 可以计算每个独立变量的方差影响因子。...拟合优度测试 https://www.statsmodels.org/stable/stats.html#goodness-of-fit-tests-and-measures 结论 在本文中，介绍了如何为线性回归中的模型质量评估添加必要的视觉分析

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用scikit-learn和pandas学习线性回归，XGboost算法实例，用MSE评估模型

参考链接： 机器学习：使用scikit-learn训练第一个XGBoost模型 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...:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归。 　　　　...也不用我们搞，后面scikit-learn在线性回归时会先帮我们把归一化搞定。 　　　　好了，有了这个csv格式的数据，我们就可以大干一场了。 3....运行scikit-learn的线性模型 　　　　终于到了临门一脚了，我们可以用scikit-learn的线性模型来拟合我们的问题了。scikit-learn的线性回归算法使用的是最小二乘法来实现的。...和pandas学习线性回归的过程，希望可以对初学者有所帮助。

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小白如何快速绘制原型图

说到绘制产品原型图的工具，大家一定首先先到的是大名鼎鼎的“Axure RP”，或者在线协同的“墨刀”。...这里没有任何限制，我们只需要将需要的控件通过拖拽的方式在主绘板上组合，即可得到我们想要的原型图。小白也将常用的控件列表出来，仅供大家参考。 ?...绘制出我的第一个草图 当我们在绘制一个产品的原型图时，我们首先应当在脑海中梳理出产品的大致业务功能和数据流转，并将他们抽象成具体的功能模块。...确认好应用布局后， 我们就可以着手开始绘制一些产品的基本功能。比如这里我们就可以用Rectangle来绘制顶部侧边栏，和用Accordion来设计侧边的导航栏。 ?...总结 Balsamiq Mockups对小白来说是一个入门非常快的产品，在绘制草图时，它没有很多产品设计里面专业的概念要素在里面，它强调的就是一个快，出图快，理解快的精髓。

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当Sklearn遇上Plotly，会擦出怎样的火花？

Plotly Express 回归 这里我们将一起学习如何使用plotly图表来显示各种类型的回归模型，从简单的模型如线性回归，到其他机器学习模型如决策树和多项式回归。...这里使用Scikit-learn来分割和预处理我们的数据，并训练各种回归模型。 线性回归可视化 可以使用Scikit-learn的线性回归执行相同的预测。...多项式回归可视化 线性回归是如何拟合直线的，而KNN可以呈现非线性的形状。除此之外，还可以通过使用scikit-learn的多项式特征为特征的n次幂拟合一个斜率，将线性回归扩展到多项式回归。...一种方法是使用条形图。下面列子中每个条形图表示每个输入特征的线性回归模型的系数。柱状图等大小代表线性回归系数的大小，负相关与正相关分别用红色与蓝色区分，特别显目。...单个函数调用来绘制每个图形 第一个图显示了如何在单个分割(使用facet分组)上可视化每个模型参数的分数。 每个大块代表不同数据分割下，不同网格参数的R方和。

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Python如何绘制柱状图

柱状图亦可横向排列，或用多维方式表达。 柱状图是大家最为熟悉的一类图表了，在咱们的平常工作中也是使用频率非常高的一种统计图形哦。 绘制柱状图 绘制柱状图，可分为准备数据、绘制图表和展示图表三个步骤。...x轴和y轴的数据需要一一对应，存放在列表中 绘制图表 pyplot.bar(x轴数据, y轴数据, width=0.4, color=’pink’) 绘制柱状图，需要使用pyplot模块中的bar...) pyplot.xlabel('姓名') pyplot.ylabel('战力值') pyplot.show() 输出样例 复式柱状图 为了进行数据对比而将多组柱子绘制在一张图中的柱状图，就叫做复式柱状图...绘制复式柱状图 绘制复式柱状图，需要注意: 计算出每组柱子的x轴坐标 将bar()函数的第1个参数设为x轴坐标列表 使用legend()函数添加图例 使用xticks()函数修改x轴显示内容...函数添加图例 pyplot.xticks(c, enemy) //使用xticks()函数修改x轴显示内容 pyplot.show() 输出样例： xticks()函数 作用: 绘制复式柱状图时

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Matplotlib如何绘制多个子图

如何绘制多个子图的图表？这次写个小短文来讲一讲。 fig和axis的区别？ 相信不少小伙伴一开始都是直接用plt.plot来绘图，非常简单，但这是偷懒的做法，不建议大家这样。...fig相当于是一个大的画布，ax相当于是小的子图，一个画布可以有一个或多个子图。 单个图表任何操作都是在axes对象上进行的，包括坐标轴、刻度、图例等。 具体怎么用，下面讲到。...绘制多子图 使用Matplotlib绘图单图相对比较容易，但有时候需要将多张图放在一张图表里，这就用到子图操作。...) # 画第4个图：条形图 ax[1][1].bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b') plt.show() 绘制不规则子图 前面的两个图占了221...(0,10), np.random.rand(10)) # 画第3个图：条形图 # 前面的两个图占了221和222的位置，如果想在下面只放一个图，得把前两个当成一列，即2行1列第2个位置 plt.subplot

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