对于这段用python和sklearn实现的多项式回归代码 import numpy as npfrom sklearn.linear_modelimport LinearRegressionimport pandas as pd
m=但我想得到一条平滑的预测线。如何获得它？
浏览 14提问于2019-01-12得票数 1
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我查看了API，但我没有看到任何API。有没有人在scikit-learn上构建了一个包来做到这一点？
浏览 0提问于2013-12-09得票数 9
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据我所知，多项式回归是回归分析的一种特殊类型，它比线性回归更复杂。有没有可以做到这一点的python模块？我在matplotlib、scikit和numpy中查找过，但只能找到线性回归分析。
浏览 4提问于2015-07-14得票数 11
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嗨，我是刚接触过keras的人，我只想知道ann对多项式回归任务有什么好处，或者我们只是简单地使用sklearn作为示例，我编写了这个脚本。',optimizer=keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.001))
但是，在对一些数字进行测试之后，我并没有得到好的结果，比如：array([[
浏览 3提问于2020-05-17得票数 1
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Python多项式回归绘图错误？
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新的python，并试图完成对某些数据的三阶多项式回归。当我使用多项式回归时，我没有得到我期望的拟合。我试图理解为什么python中的多项式回归比excel中的更糟糕。当我在excel中拟合相同的数据时，我得到了≈.95的决定系数，图看起来像一个三阶多项式。然而，使用镰刀学习它是≈.78，它的匹配看起来几乎是线性的。这是因为我<e
浏览 3提问于2019-12-01得票数 2
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我在我的数据上使用多项式回归。这是密码from sklearn import metricsfrom math import sqrt
from sklearn.linear_model import LinearRegression110 prin
浏览 1提问于2018-07-20得票数 0
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我对机器学习很陌生，一直坚持这样做。
poly_grid = GridSearchCV(PolynomialRegression(), param_grid, cv=10, scoring='neg_mean_square
浏览 3提问于2017-11-21得票数 3
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多项式回归的基本理解问题
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我对简单的线性回归有一个理解。弄清楚结果如下所示：然而，研究多项式回归是一个有一些问题的过程的挑战。我理解这样的想法:拟合曲线“线”可以更精确地跟踪数据。但是，在scikit中看到下面的Python代码--学习：from sklearn.preprocessing尽管如此，我们还是得到了具有神奇曲线的以下解决方案：在此提出我<
浏览 0提问于2020-05-09得票数 5
我试图创建一个函数，用均方根误差为我的多项式回归模型找到最佳的n度，所以我不必一次又一次地手工拟合模型，然后绘制结果，但是我得到'x和y必须有相同的第一维，但是当我试图创建这个图时，有形状(10，1)和这是我的密码：from sklearn.metrics import mean_squared_errorfrom <
浏览 1提问于2020-10-23得票数 0
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与CNN交叉验证
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我想知道我的代码是否在做我想做的事情；给你一些背景信息，实现CNN的图像分类。我尝试使用交叉验证来比较我不同的神经网络架构def create_model(): model.add(Conv2D(24,kernel_sizeclass_weights)
浏览 0提问于2019-04-30得票数 1
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如果我有自变量x1，x2，x3，如果我在sklearn中拟合线性回归，它会得到这样的结果：具有poly2的多项式回归将得到类似如下的结果我不想有像x1^2这样的二次项。y = a*x1 + b*x2 + c*x3 + d*x1*x2
如果x1和x2具有大于某个阈值j高相关性。
浏览 1提问于2017-08-23得票数 25
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最近我开始学习sklearn，numpy和pandas，我做了一个多元线性回归函数。我想知道，有没有可能进行多元多项式回归？这是我的多元多项式回归代码，它显示了这个错误： in check_consistent_length " samples: %r" % [int(l) for l in lengths])import pandas as pd
浏览 42提问于2019-02-27得票数 9
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从多元多项式回归中能得到一条曲线吗？我知道一个特征列和一个目标列的简单多项式回归。但在这种情况下，我有6个特征。因此，为了简单起见，我将功能列缩减为3(日期、温度、湿度)。我得到了一个非常奇怪的多条线/形状，而不是单一的S形曲线。原始数据集的数据样本如下所示。(注意:目前我只有160个数据点。能用这些较少的数据点进行多项式回归吗？)_1.fit中的细微变化(X_poly，y)
。谢谢您抽
浏览 4提问于2021-12-24得票数 0
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import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics
plt.scatter(x,y,color="blue",m
浏览 29提问于2020-09-17得票数 1
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我正在研究一个问题来预测收入，一部电影就会产生。数据集中的一些功能是为工作在影片中的剧组人员收集的。我对这些列应用了一种编码。
$\lib\site-packages\sklearn\model_selection_vali
浏览 0提问于2020-02-26得票数 0
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多项式回归的分批梯度下降
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我试图从简单的线性单变量梯度下降到更高级的东西:一组点的最佳多项式拟合。我创建了一个简单的八度测试脚本，它允许我在二维空间中可视化地设置点，然后启动梯度dsecent算法，看看它是如何逐渐接近最佳匹配的。不幸的是，它并不像简单的单变量线性回归那样有效:我得到的结果(当我得到它们时)与我所期望的多边形不一致！*theta(4), "r-");
plot(1:iter, J);
我不断地</
浏览 1提问于2014-07-10得票数 3
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如何求多项式的最佳次数？
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我是机器学习的新手，目前被困在这里。首先，我使用线性回归来拟合训练集，但得到了非常大的RMSE。然后我尝试使用多项式回归来减少偏差。import numpy as npfrom sklearn.preprocessing importPolynomialFeatures
from sklearn.metrics import mean_squared_
浏览 0提问于2017-11-23得票数 4
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我正在执行多重多项式回归使用学习。我不明白的是，怎么才能得到完整的多项式公式呢？打印的coef_的顺序正确吗？我正试图建立一个正确的回归方程，但没有任何效果。我有一个代码，在这里，我得到了预测的值，系数和截距。from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFe
浏览 4提问于2022-01-06得票数 0
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我只是一个初学者，我试图实现多项式回归的科学工具包-学习。没有正则化的通常回归效果很好。, X**i, 1)但是，当我试图以完全相同的方式实现Ridge回归时，我会得到以下错误linear_model.Ridge(alpha =1, copy_X=True)
File "/usr/local
浏览 2提问于2014-05-01得票数 0
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