在上一小节介绍了多项式回归的基本思想，本小节主要介绍sklearn是如何对多项式进行封装的，之后介绍一种类似Linux中"|"管道的Pipeline类。...这里还需要注意一下，PolynomialFeatures这个类的使用的方式是fit之后transform，在前面StandardScaler以及PCA使用的也使用fit,transform这样类似的方式...使用多项式回归的过程： 首先对于原始的样本数据，使用PolynomialFeatures类生成多项式样本的数据； 进行数据的归一化处理。...，如果数据的分布太不均衡，会导致梯度下降搜索的过程非常的慢，此时第二个步骤最好进行一下数据的归一化处理，也就是使用Standardscaler； 最后使用线性回归模型进行回归分析。...； 元组第二个元素是实例化的类； 使用Pipeline创建了一个多项式回归poly_reg的管道，传给poly_reg管道的数据就会沿着三步依次的进行下去，Pipeline的使用方式和sklearn中的其他算法是一样的
对特征数据进行多项式变化，再使用线性回归的做法就能提高模型的拟合效果，这种方法就是多项式回归。 上面图中可以看到线性回归不能准确描述数据关系。...在多项式中集成了一次方、二次方、三次方、四次方后使用线性回归就能完美拟合数据的非线性关系。...from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.preprocessing import StandardScaler...，也使 w 参数向量中个别项变成0，固有特征选择的作用 PolynomialFeatures：多项式特征函数 StandardScaler：标准变换 Lasso：Lasso回归 from sklearn.linear_model...Lasso回归的特性，通过调整参数 p，来调整占比 PolynomialFeatures：多项式特征函数 StandardScaler：标准变换 ElasticNet：Elastic Net回归
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。...，还是比较准确的sklearn中封装的多项式特征首先还是导入库from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures之后我们要去创建一个多项式特征生成器对象...在sklearn中使用管道导入库from sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.preprocessing import StandardScaler...创建管道对象，根据先后顺序对数据进行多项式处理，归一化处理和线性回归训练处理poly_reg = Pipeline([ ('poly',PolynomialFeatures(degree=
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures,StandardScalerfrom sklearn.pipeline import Pipeline...# 管道from sklearn.linear_model import LinearRegression,Ridge,Lasso # 岭回归和LASSO回归from sklearn.model_selection...train_test_split函数用于将数据集分成训练集和测试集，以便训练模型和评估其性能。您可以使用此函数将数据划分为两部分，一部分用于训练模型，另一部分用于评估模型的性能。...fit进行训练，最后将训练好的模型传入到plot_model函数中运行结果如下接下来我们再以二阶多项式和二十阶多项式进行绘制图像接下来我们重新定义管道，使用岭回归def polynomialRidgeRegression...poly',PolynomialFeatures(degree)), ('std_scaler',StandardScaler()), ('lin_reg',Lasso(alpha
from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures import...使用 scikit-learn 的PolynomialFeatures，来为所有特征组合创建交互术项会很有用。 然后，我们可以使用模型选择策略，来识别产生最佳模型的特征和交互项的组合。...from sklearn.linear_model import Lasso from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.datasets...我们可以使用称为交叉验证的技术来实现这一目标。 交叉验证可以变得更加复杂和强大，但在这个例子中，我们将使用这种技术的最简单版本。...以前我们使用X_train和y_train来训练线性回归模型，我们将其存储为一个名为model的变量。
在线性回归中，我们是寻找一条直线来尽可能的拟合数据。但是我们在大部分情况下并不满足简单的线性回归的。...如下图所示的这种特殊的线性回归的情况，这种特殊的回归方法被称为多项式回归（Polynomial regression）。 ?...其实在sklearn中有封装好的方法（sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures），我们不必自己去生成这个特征了： from sklearn.preprocessing...也可以写到pipeline中调用，会更方便： from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler...poly_reg = Pipeline([ ("poly", PolynomialFeatures(degree=2)), ("std_scaler", StandardScaler
，在没有进行任何处理的情况下使用逻辑回归拟合后的模型准确率from sklearn.linear_model import LogisticRegressionlog_reg = LogisticRegression...，还是创建一个管道，并进行拟合from sklearn.preprocessing import StandardScaler,PolynomialFeaturesfrom sklearn.pipeline...这个管道的目的与前面的函数一样，是将多项式特征转换、特征标准化和逻辑回归组合在一起，形成一个整体的机器学习模型。...运行结果如下最后总结一下：使用这个函数时，你需要提供 degree、C 和 penalty 参数的值来配置管道中的多项式特征的阶数、逻辑回归的正则化强度和正则化类型。...然后，你可以使用这个管道来训练和测试机器学习模型，具体配置取决于你传递给函数的参数。
plt from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures...from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 内嵌画图 %matplotlib...z = [[2019]] # 用管道的方式调用多项式回归算法 poly_reg = Pipeline([ ('ploy', PolynomialFeatures(degree=3)),...但机器学习算法的表现好坏，有一个关键因素，就是要有足够多的数据量。 另外，应该适当地使用网格搜索法，优化算法的参数，必要时还要与交叉验证法相结合，进行算法评估，从而提高算法的可信度和准确率。...除了算法的准确率，还可以使用其他的方法对模型进行评价，比如：召回率、F1 分数、ROC、AUC、MSE、RMSE、MAE 等等。
在这个例子中，第一个步骤是数据标准化，使用StandardScaler，命名为"scaler"；第二个步骤是线性支持向量机，使用LinearSVC，命名为"linear_svc"。...参数C是正则程度，hinge是SVM分类算法的损失函数，用来训练模型 非线性SVM分类 上述方法都是在数据集可线性分离时用到的，当数据集呈非线性怎么办，我们在回归任务中讲过一个思想，用PolynomialFeatures...import datasets from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.svm import SVC from...= train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 使用多项式特征和线性SVM degree = 3 # 多项式的次数 svm_classifier...= make_pipeline(StandardScaler(), PolynomialFeatures(degree), SVC(kernel='linear', C=1)) svm_classifier.fit
安装和导入模块 首先，我们确认安装好了 Python 中的 scikit-learn 模块： pip install sklearn 要测试模块是否正确安装，可以在 Jupyter Lab 中运行以下代码...调用算法和预测 然后，我们调用 sklearn 中的多项式回归算法，其中 degree=2 代表利用「二次多项式」进行拟合。...from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.preprocessing...import StandardScaler from sklearn.linear_model import LinearRegression # 用管道的方式调用多项式回归算法 poly_reg...= Pipeline([ ('ploy', PolynomialFeatures(degree=2)), ('std_scaler', StandardScaler()), ('
线性回归 下面我们用一个预测房价的例子来说明。...横轴为房屋大学，纵轴为房屋出售的价格。由上述可知，w1和w0是需要学得的参数。不同的参数会拟合成不同的直线。我们需要的是一条成本最小的直线，通常用RSS残差平方和来表示。 ?...由此我们可以看出，房价和人口百分比成反比，与房间数成正比 通过梯度下降法计算回归参数，实现线性回归模型 关于梯度下降可以参看这篇文章 import numpy as np class LinearRegressionByMyself...我们用Scikie-learn里面的方法来实现归一化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler StandardScaler_x = StandardScaler...使用sklearn实现线性回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression sk_model = LinearRegression() sk_model.fit
模块下，包括之前学的归一化StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures poly = PolynomialFeatures...3.Pipline pipline的英文名字是管道，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...import PolynomialFeatures from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.pipeline import...from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.preprocessing import StandardScaler...因为对数据具有极强的假设 大多数算法具有相应的参数，可以调整偏差和方差 如KNN中的k，线性回归中使用多项式回归 偏差和方差是互相矛盾的。
2.1，Ridge回归： 使用L2正则的线性回归模型就称为Ridge回归(岭回归)，即上图的第一个公式。...2.2，LASSO回归： 使用L1正则的线性回归模型就称为LASSO回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)，即上图的第二个公式。...2.3，Elasitc Net算法： 同时使用L1正则和L2正则的线性回归模型就称为Elasitc Net算法(弹性网络算法)，公式如下： ?...使用局部加权回归，可以拟合一条趋势线，将该线作为基线，偏离基线距离较远的则是真正的异常值点。实际上，局部加权回归(Lowess)主要还是处理平滑问题的多，因为预测问题，可以有更多模型做的更精确。...from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import GridSearchCV import
前言：紧接上一篇文章结尾，预测值和真实值存在较大差距,接着介绍用多项式权重来提高拟合度（R2），过拟合解决办法，引出正则项L1和L2，Ridge回归和LASSO回归。...例如线性回归的方向就是让目标函数的取值越小越好，线性回归用到就是平方和损失函数，感知损失用到SVM，对数损失函数用到逻辑回归等。常见的几种目标函数： ?...image.png 我们用多项式扩展来对上一篇中的模型就行改进，引入from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures 改进后的代码如下...import StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures import numpy as np import...image.png 对应的回归模型分别是Ridge回归(L2-norm)和LASSO回归(L1-norm) ElasitcNet算法 同时使用L1正则和L2正则的线性回归模型就称为 ElasitcNet
数据转换 数据转换包括将数据集转换为更适合机器学习模型的形式。 多项式特征 栗子：使用PolynomialFeatures生成多项式特征。...from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures poly = PolynomialFeatures(degree=2) # 指定多项式的度数...这些分类算法各有特点和适用场景，下面整一个使用逻辑回归进行分类的例子吧： 逻辑回归分类 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model...弹性网络回归（Elastic Net Regression）： 弹性网络回归是岭回归和Lasso回归的折中方法。 它同时使用了L1和L2正则化，通过调整两者的权重来平衡模型的稀疏性和稳定性。...这些回归算法各有优势和适用场景，以下是一个使用线性回归进行预测的简单例子： 线性回归预测 from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.linear_model
支持向量机回归 4. 原理 本文为《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》的读书笔记。 中文翻译参考 SVM 特别适合应用于复杂但中小规模数据集的分类问题。...线性支持向量机分类 硬间隔最大化：数据必须线性可分，间隔内无数据点 软件间隔最大化：允许部分点在间隔内，甚至越过分类线，使用超参数 c 控制 较小的 c：惩罚小，间隔更大，较大的 c：惩罚大，间隔小...from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing...2.1 多项式核 添加多项式特征，产生了大量的特征，使模型变慢 使用核技巧，可以取得同等的效果，同时没有特征组合爆炸 from sklearn.svm import SVC poly_kernel_svm_clf...支持向量机回归 回归：在间隔内放置尽可能多的样本点 ?
scikit-learn scikit-learn 网站：https://scikit-learn.org Python 中的机器学习 简单有效的数据挖掘和数据分析工具 可供所有人访问，并可在各种环境中重复使用...回归 预测与对象关联的连续值属性。 应用：药物反应，股票价格。 算法： SVR，岭回归，套索，...... 聚类 将类似对象自动分组到集合中。...降维 减少要考虑的随机变量的数量。 应用：可视化，提高效率 算法： PCA，特征选择，非负矩阵分解。 模型选择 比较，验证和选择参数和模型。...预处理 特征提取和规范化。 应用程序：转换输入数据（如文本）以与机器学习算法一起使用。 模块： 预处理，特征提取。...import PolynomialFeatures poly = PolynomialFeatures(5) poly.fit_transform(X) 创建模型估计器 监督学习 # 线性回归 from
记录一下使用Python进行的单变量回归分析的操作流程。另外推荐一个sklearn机器学习的哔哩哔哩视频（文末阅读原文，进行观看）。...python不像R中，默认的函数可以做回归分析lm，可以做方差分析aov，python中进行统计分析需要载入外在的包，这里经常用到的是statsmodels和sklearn包，statsmodels风格还是和...statsmodels和sklearn进行回归分析。...可以看出，formula和前者的结果完全一致。 4. sklearn的形式 ❝sklearn是非常强大的包，包括很多机器学习的方法，是机器学习的入门包，这里使用其分析回归分析。...结果可以看出，回归系数和截距和之前的分析完全一致。
线性回归应用举例（酒质量预测） 酒的质量预测（0-10的离散值，本例子假定是连续的，做回归预测） 特征：11种物理化学性质 4.1 数据预览 # 酒质量预测 import pandas as pd data...相关系数矩阵显示，酒的质量 跟 酒精含量 呈较强的正相关，跟 柠檬酸 呈较强的负相关性 4.2 模型验证 from sklearn.linear_model import LinearRegression...梯度下降法 一种有效估计 模型最佳参数 的方法 朝着代价函数下降最快的梯度迈出步伐（步长，也叫学习率） 学习率太小，收敛时间边长 学习率太大，会在局部极小值附近震荡，不收敛 根据每次训练迭代，使用的训练实例数量...： 批次梯度下降：每次训练，使用全部实例来更新模型参数，时间长，结果确定 随机梯度下降：每次训练，随机选取一个实例，时间短，每次结果不确定，接近极小值 sklearn 的 SGDRegressor 是随机梯度下降的一种实现...from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler
使用 sklearn 做特征工程 特征工程是什么？ 本文中使用 sklearn 中的 IRIS（鸢尾花）数据集[1]来对特征处理功能进行说明。...2.1.1 标准化 标准化需要计算特征的均值和标准差，公式表达为： 使用 preproccessing 库的 StandardScaler 类对数据进行标准化的代码如下： from sklearn.preprocessing...4 个特征，度为 2 的多项式转换公式如下： 使用 preproccessing 库的 PolynomialFeatures 类对数据进行多项式转换的代码如下： from sklearn.preprocessing...在随机lasso和随机逻辑回归中有对稳定性选择的实现。...使用 feature_selection 库的 SelectFromModel 类结合带 L1 惩罚项.的逻辑回归模型，来选择特征的代码如下： from sklearn.feature_selection
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