文章目录 sklearn learn sklearn learn # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python import matplotlib.pyplot as...import load_boston from sklearn.linear_model import LinearRegression,SGDRegressor, Ridge, LogisticRegression...from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler...from sklearn.metrics import mean_squared_error, classification_report from sklearn.externals import...joblib import pandas as pd import numpy as np def mylinear(): """ 线性回归直接预测房子价格 :return:
它的输出，即--output的参数有以下几种： source: The source of the mount point, usually a device. fstype: File system...与空间大小有关输出以block的数量计算，输入的block大小从文件系统的super block中获取，输出的大小可以通过参数-B / --block-size指定，默认1024字节。...KiB/kiB与KB/kB是不同的，前者是2的幂，后者是10的幂，即Kibibit与Kibibyte的区别。 du man page描述du：estimate file space usage。...影响du输出结果的因素有以下几种： follow symbolic links? count sizes many times if hard linked?...(apparent size)之间的差异 du参数--apparent-size 输出的计量单位不同带来的差异 du与df参数-B, --block-size=SIZE 若系统的状态不正常，df / du
共用体成员输出的值与赋值时的不同的原因在使用C语言的共用体时，如果成员输出的值与之前定义共用体变量的时候所赋值的不同，那么很可能是因为定义共用体变量的时候，为共用体的多个成员赋值造成的。...因为共用体虽然允许在同一个内存位置上存储不同的数据类型的变量，但是任何时候都只能有一个成员存储值，也就是说，当共用体内的某一个成员被赋值了，那么其它成员之前所赋的值就会丢失或损坏，这就是造成共用体成员输出的值与赋值时不同的原因了...c; c.id = 2; printf("%d\n",c.id); c.salary = 8000; printf("%d\n",c.salary);}原文：C语言共用体成员输出的值与赋值时的不同的解决方法
y = column_or_1d(y, warn=True) 性能评估 不同于类别预测,我们不能苛求回归预测的数值结果要严格地与真实值相同。一般情况下,我们希望衡量预测值与真实值之间的差距。...特点分析:线性回归器是最为简单、易用的回归模型。正是因为其对特征与回归目标之间的线性假设,从某种程度上说也局限了其应用范围。...y = column_or_1d(y, warn=True) 性能评估 就不同核函数配置下的支持向量机回归模型在测试集上的回归性能做出评估，通过三组性能测评我们发现,不同配置下的模型在相同测试集上,存在着非常大的性能差异...使用两种不同配置的K近邻回归模型对美国波士顿房价数据进行回归预测 #从sklearn. neighbors导入KNeighborRegressor(K近邻回归器)。...dtr_y_predict = dtr.predict(x_test) 性能测评 对默认配置的回归树在测试集上的性能做出评估，并且该代码的输出结果优于线性回归器LinearRegression与SGDRegressor
回归算法是用于预测连续数值输出的监督学习算法。...下面是一些常用的回归算法： 线性回归（Linear Regression）： 线性回归用于建立连续数值输出与一个或多个输入特征之间的线性关系。...它假设输出与输入特征之间存在线性关系，即可以用一条直线或平面来拟合数据。 线性回归的目标是找到一条最佳拟合直线，以最小化预测值与真实值之间的误差。...Lasso回归（Lasso Regression）： Lasso回归也是一种正则化的线性回归方法，与岭回归类似，但使用的是L1正则化。...决策树回归（Decision Tree Regression）： 决策树回归使用树形结构来表示输入特征与输出值之间的关系。
结合sigmoid函数，线性回归函数，把线性回归模型的输出θx(也即wx) 作为sigmoid函数的输入，以保证其输出为0/1二值型，适应于二分类问题。于是最后就变成了逻辑回归模型： ?...Softmax回归的概率函数为： ? Softmax回归的极大似然估计与二分类相似： ?...3，判别模型与生成模型：逻辑回归与朴素贝叶斯 监督学习方法分为生成方法（generative approach）和判别方法（discriminativeapproach），所学到的模型分别为生成模型和判别模型...4，逻辑回归与朴素贝叶斯的相似点： 一定条件下，逻辑回归模型与朴素贝叶斯分类器是等价的。...两者都利用了极大似然法进行参数估计，虽然似然函数的目标不同；逻辑回归和朴素贝叶斯分类器都是对特征的线性表达，虽然两者拟合的参数不同，前者是W和b后者是先验概率和似然；逻辑回归和朴素贝叶斯建模的都是条件概率
，包括监督学习、无监督学习和半监督学习算法数据预处理：sklearn提供了丰富的数据预处理工具，包括数据的缺失值处理、数据标准化、特征选择等模型评估与选择：sklearn提供了多种模型评估指标和交叉验证方法...：分类问题是指将输入数据分为不同的类别或标签。...回归问题：回归问题是指根据输入的特征预测一个连续的数值或浮点型输出。在回归问题中，目标是预测一个连续值而不是离散的类别。例如，预测房屋的售价、预测销售额的趋势、预测股票价格等。...回归问题一般用于连续型目标变量。区别分类问题和回归问题在目标变量的类型上有所不同。分类问题涉及到离散型的目标变量，例如类别标签，需要预测样本所属的类别。...而回归问题涉及到连续型的目标变量，需要预测数值型的输出。在算法选择上，分类问题和回归问题通常使用不同的机器学习算法。
如果给定的数据集的输出值是连续的，那么该问题是回归问题。 举两个例子 分类：判断是猫还是狗。 回归：房子的售价是多少？...为了获得更高的精度，最好的方法是测试多个不同的算法，同时，对每个算法尝试不同的参数。可以通过交互检验选择最好的算法和参数。...回归模型 一些常见的回归模型有 线性回归 逻辑回归 多项式回归 线性回归通过拟合一条直线（回归线）来建立因变量（Y）与一个或多个自变量（X）之间关系。...逻辑回归是一种预测类别的算法，用于找出特征和特定输出概率之间关系。 当然了，我们也可以把逻辑回归归类为分类算法，但就像我们刚才所说，逻辑回归的输出其实是目标对象属于某一类别的概率。...多项式回归是一种将自变量x与因变量y的关系拟合为x的n阶多项式的回归算法。
先只考虑比萨的尺寸与售价的关系,那么使用线性回归模型比较直观。 线性回归模型 #输入训练样本的特征以及目标值，分别存储在变量x_ train与y_ train之中。...4次多项式回归 #从sklearn.preprocessing导人多项式特征生成器。...L2范数正则化 与L1范数正则化略有不同的是，L2范数正则化则在原优化目标的基础上,增加了参数向量的L2范数的惩罚项。...#输出普通4次多项式回归模型的参数列表。...,默认配置的Ridge模型性能有所提升; 与普通4次多项式回归模型不同的是，Ridge模型拟合后的参数之间差异非常小。
保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、多输出决策树回归、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、人工神经网络、随机森林回归、多输出随机森林回归、XGBoost回归。...本文所用数据说明：所有模型使用数据为股市数据，与线性回归模型中的数据一样，可以做参考，此处将不重复给出。...numpy与sklearn中的多项式回归对比 # numpy model_one = np.poly1d(np.polyfit(X_train, y_train,1)) preds_one = model_one...多输出回归是根据输入预测两个或多个数字输出。...对训练样本进行采样，得到不同的数据集。 如果采样出的每个子集都完全不同，每个学习器只用到一小部分训练数据，甚至不足以进行有效学习。 Bagging能不经修改的用于多分类、回归等任务。
决策树回归 核心思想：相似的输入必会产生相似的输出。...对于待预测样本，根据其每一个特征的值，选择对应的子表，逐一匹配，直到找到与之完全匹配的叶级子表，用该子表中样本的输出，通过平均(回归)或者投票(分类)为待预测样本提供输出。...sklearn提供的决策树底层为cart树（Classification and Regression Tree），cart回归树在解决回归问题时的步骤如下： 原始数据集S，此时树的深度 ； 针对集合...import sklearn.tree as st import sklearn.metrics as sm # 创建决策树回归模型 model = st.DecisionTreeRegressor(...，对那些预测值与实际值不同的样本，提高其权重，进行针对性训练，由此形成第二棵决策树。
通过将最后一个激活函数(输出神经元)替换为线性激活函数，可以将输出映射到固定类别之外的各种值。这样，输出不是将输入分类到任何一个类别中的可能性，而是神经网络将观测值置于其上的连续值。...实现 在sklearn中，LASSO回归附带了一个交叉验证模型，该模型可以选择许多具有不同基本参数和训练路径的训练模型中表现最佳的模型，从而使需要手动完成的任务实现自动化。...Ridge回归与LASSO回归非常相似，因为它适用于收缩。...LASSO和Ridge提出了两种不同的正则化方法。λ是控制惩罚强度的转折因子。 如果λ= 0，则目标变得类似于简单线性回归，从而获得与简单线性回归相同的系数。...如果0 <λ<∞，则λ的大小决定赋予物镜不同部分的权重。
2.回归算法包括SVR（sklearn.svm.SVR）、岭回归（sklearn.linear_model.Ridge）、Lasso（sklearn.linear_model.Lasso）等。...2.数据预处理：sklearn.preprocessing，包括：降维、数据归一化、特征提取和特征转换（one-hot）等 3.选择模型并训练：分类、回归、聚类、集成等算法，涉及的模型主要是sklearn.linear_model...解释2 bias和variance分别从两个方面来描述了我们学习到的模型与真实模型之间的差距； bias是 “用所有可能的训练数据集训练出的所有模型的输出的平均值” 与 “真实模型”的输出值之间的差异...； variance则是“不同的训练数据集训练出的模型”的输出值之间的差异。...解释3 首先 Error = bias + variance Error反映的是整个模型的准确度，bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差
有许多不同类型的机器学习算法，包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。这些算法可以从数据中提取模式，并使用这些模式进行预测或分类。...） 训练数据和测试数据 创建线性回归模型对象 使用训练数据拟合模型 使用模型进行预测 输出预测结果和实际结果的比较 1.3 线性回归代码示例 下面是一个简单的线性回归的示例 # 导入所需的库...2.1 逻辑回归简介 逻辑回归是另一种从统计领域借鉴而来的机器学习算法，与线性回归相同，不同的是线性回归是一个开放的值，而逻辑回归更像是做一道是或不是的判断题，在二分问题上是首选方法。...输出预测结果和实际结果的比较 2.3 逻辑回归代码示例 下面是一个简单的逻辑回归的示例 # 导入所需的库（暂时解决办法） import subprocess import sys subprocess.check_call...、逻辑回归、随机森林以及已经如何在Python中实现，可以利用pandas对数据进行处理，pandas直观高效的处理数据，并且可以与scikit-learn, statsmodels库实现无缝衔接。
使用sklearn自动生成二分类数据集，划分训练集、验证集和测试集对不同的分类器，画出可靠性曲线在训练集上：在验证集上如何进行概率校准（probability calibration）方法1：Platt...曲线与 越接近，那么说明模型被校准得很好。（分类器输出的概率能够代表真实的概率） 下面使用使用sklearn自动生成的二分类数据集画出几种基本的二分类模型的可靠性曲线。...将模型输出放入逻辑回归中训练，最后将逻辑回归的结果作为模型的校准结果。...如果原来的二分类器得到的结果是 ，那么就把 当做新的训练数据用Logistic回归训练（因为经验告诉我们LR的表现总是好的）。 为了避免过拟合，这两次训练要使用不同的数据集！...对预测结果按 排序再进行保序回归，就是校准好的模型 保序回归其实是做出了[0,1]上的一条分段单调分减的曲线，然后输出 (x=原始模型的预测值) 的y值。
LoR算法入门在机器学习领域，逻辑回归（Logistic Regression, LoR）是一种常用的分类算法。逻辑回归与名字中的"回归"一词有些不同，实质上是一种二分类算法。...本文将介绍逻辑回归的基本原理和使用方法。基本原理逻辑回归的基本原理是通过对输入特征进行线性加权和与一个特定函数进行映射，来预测样本属于某个类别的概率。...逻辑回归可以用于解决二分类问题，通常使用0和1表示不同的类别。...动态范围受限: 逻辑回归输出的是概率值，范围在0到1之间。这限制了模型的动态范围，使得逻辑回归在处理特别复杂或多类别问题时可能表现不好。...类似的算法在机器学习中，有一些算法可以用作逻辑回归算法的替代或改进：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）: SVM也可以用于二分类问题，但与逻辑回归不同，SVM可以处理非线性可分问题
专注于AI工程化及场景落地，希望和大家分享成长中的专业知识与思考感悟。 0x00 前言： 本篇内容是线性回归系列的第三篇。...衡量标准是看在测试数据集中y的真实值与预测值之间的差距。 因此我们可以使用下面公式作为衡量标准： 但是这里有一个问题，这个衡量标准是和m相关的。在具体衡量时，测试数据集不同将会导致误差的累积量不同。...可以使用 来作为衡量回归算法好坏的标准。 1.1 均方误差MSE 测试集中的数据量m不同，因为有累加操作，所以随着数据的增加 ，误差会逐渐积累；因此衡量标准和 m 相关。...(y_test, y_predict)# 输出：3.5430974409463873 3.3 sklearn中的MSE和MAE sklearn中不存在RMSE，我们可以手动对MSE开方： from sklearn.metrics...中的方法相同 from sklearn.metrics import r2_scorer2_score(y_test, y_predict) 0xFF 总结 线性回归的评价指标与分类的评价指标有很大的不同
多重线性回归 多重线性回归试图在两个或更多特征与结果之间建立线性模型以拟合数据。多重线性回归的步骤与简单线性回归非常相似，区别在于评测过程。...你可以用它发现对预测结果影响最大的特征及各个不同变量之间的关联。 前提 对一个成功的回归分析来说，以下前提非常重要： 线性，在彼此独立或非独立的变量之间的关系是线性的。...注意 太多的变量可能会导致我们的模型预测精确度下降，特别在某些变量对输出没有影响或者对其他变量影响很大的情况下。..., X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.2, random_state=0) Step 2: 用训练集训练模型 这一步与简单回归模型几乎完全一样...我们将输出存储在向量Y_pred中。为了得到预测数据，我们调用LinearRegression类在上一个步骤已经训练好的regressor对象上的predict()方法。
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