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1
回答
带
岭
正则化的线性
回归
自动缩放数据
linear-regression
、
orange
、
feature-scaling
、
regularization
我使用线性
回归
工具和
岭
正则化。要使用
岭
正则化,我必须首先缩放数据。橙色自动缩放数据吗?我找不到任何有关这方面的信息,在Orange的文件中提到的
岭
正规化。在
python
的scikit-learn中,在使用Ridge
回归
之前,我必须手动缩放数据。在MATLAB中,
岭
函数的缩放包括。那么,在使用橙色的Ridge
回归
之前,我必须手动缩放数据吗?
浏览 0
提问于2018-10-01
得票数 2
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1
回答
回归
模型中的变量选择
machine-learning
、
python
、
regression
、
feature-selection
、
data-science-model
我建立了价格预测数据模型,使用多元线性
回归
,
岭
,拉索和弹性网络
回归
,最初我有215个变量。在创建模型之后,我运行了
python
代码来检查最终模型中使用了多少变量,这是
python
代码,用于检测
岭
回归
中变量的数量, print("Ridge Regression Selected " + str= 0)) + " Variables and Neglected " + str(sum(coef_ridge == 0)) + &qu
浏览 0
提问于2020-01-25
得票数 0
1
回答
岭
回归
能用来解决超定方程吗?
python
、
regression
、
linear-algebra
、
equation
、
least-squares
我了解到
岭
回归
是一种优化的最小二乘方法,可以更好地拟合病态数据。经过搜索,我没有找到任何使用
岭
回归
来解决超定方程的例子。因此,我认为这要么太简单,无法讨论,要么有一些限制,这样
做
是不可行的。此外,在
Python
中,通过简单地调用numpy.linalg.lstsq()方法,可以使用最小二乘法来求解超定方程。那么,有没有类似的
岭
回归
方法来解决超定方程呢? 谢谢!
浏览 7
提问于2021-05-21
得票数 1
1
回答
有没有一个用于RBF
岭
回归
的
python
函数?
python
、
regression
、
non-linear-regression
我想用
python
中的正则化RBF
回归
(
岭
回归
)来拟合一个模型。
python
有没有预建的函数?
浏览 2
提问于2019-10-06
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1
回答
岭
二项
回归
在
Python
中可用吗?
glm
、
logistic-regression
我是
Python
的新手,我想要拟合一个
岭
二项
回归
。我知道二项式
回归
可以在以下网址获得: 我还知道带有L2惩罚的逻辑
回归
可以用sklearn.linear_model拟合。有没有办法用
Python
拟合二项
岭
回归
?
浏览 0
提问于2016-04-06
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1
回答
学习如何使用管道查看特性的重要性,以及如何进行逻辑+
岭
回归
。
python
、
scikit-learn
、
gridsearchcv
为了解决这个问题,我试图用
岭
来惩罚系数。问题: 选择一个
岭
回归
分类器是否就足够了?还是我需要选择逻辑
回归
分类器并在其后面加上一些脊惩罚的参数(即LogisticRegression(apply_penality=Ridge) )?
浏览 8
提问于2022-06-04
得票数 1
1
回答
RidgeCV()和GridSearchCV()之间的区别
machine-learning
、
regression
、
data-science
、
linear-regression
、
linear-algebra
RidgeCV()还搜索一组超参数,并在GridSearchCV()中给出了类似的内核以及相似的参数,这两者的结果会有什么不同吗?
浏览 0
提问于2022-02-26
得票数 -1
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1
回答
使用sklearn.linear_model.Ridge描述训练数据的最佳方法线性病态问题?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
linear-regression
、
inverse
我可以在
Python
中手工应用Tikhonov正则化或
岭
回归
,并获得对我的问题足够精确的测试数据的解决方案。与我自己在
Python
中应用
岭
回归
方程时不同,来自sklearn.linear_model.Ridge的模型只适用于脉冲响应。另一方面,应用
岭
回归
,利用方程本身,生成一个模型,可以适用于任何线性组合的脉冲响应。当sklearn.model.Ridge方法应用于跨越前向问题的测试用例时,是否应该返回与求解
岭
回归
方
浏览 2
提问于2021-03-28
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1
回答
python
回归
解释结果
python
、
regression
我使用
python
与sklearn和statsmodel一起创建
回归
模型。这是我第一次使用
岭
回归
。然而,我不明白这些结果意味着什么。例如。1.00000000e+00 4.11548523e-02 6.98464464e-01 3.88878487e-01无论何时,我做一个正常的线性
回归
,我只会得到一个截距,但是在
岭
模型中,我得到了5。
浏览 0
提问于2017-05-09
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1
回答
L2 (
岭
)罚在LogisticRegression函数中是如何计算的?
python-3.x
、
logistic-regression
、
sklearn-pandas
例如,在
Python
中对我的数据执行以下逻辑
回归
模型时。。。LogisticRegression(penalty='l2', solver='sag', n_jobs=-1)我并没有指定范围内的
岭
惩罚值最优惩罚是用公式显式计算的(如普通最小二乘
岭
回归
所做的那样),还是从默认的惩罚值范围中选择最佳惩罚?这方面的文档还不清楚。
浏览 1
提问于2019-08-26
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2
回答
岭
回归
可以用于分类因变量吗?
r
、
regression
我试图将
岭
回归
应用于一个电信数据,其中因变量,搅动是一个范畴变量,30个中只有3个连续的预测变量,其中存在多共线性。我能用
岭
回归
法吗?
浏览 19
提问于2021-12-11
得票数 0
1
回答
超参数与ValidationSet
machine-learning
、
cross-validation
、
hyperparameter
、
hyperparameter-tuning
如果我错了,请纠正我。“训练集用于计算机器学习模型的参数,验证数据用于计算同一模型的超参数(我们使用相同的权重和不同的超参数),测试集用于评估我们的模型”。如果是这样的话,有人能更详细地解释整个过程吗?蒂娅。
浏览 0
提问于2018-06-07
得票数 3
1
回答
当Scikit线性模型返回负值得分时?
python
、
scikit-learn
、
linear-regression
我是机器学习的新手,正在尝试实现线性模型估计器,这些估计器提供Scikit来预测二手车的价格。我使用了不同的线性模型组合,如LinearRegression,Ridge,Lasso和Elastic Net,但在大多数情况下,它们都返回负分(-0.6 <= score <= 0.1)。我的示例代码:import pandas as pdfrom sqlalchemy import create_engine from
浏览 2
提问于2015-06-07
得票数 6
1
回答
Matlab中的
岭
回归
和OLS
回归
matlab
、
regression
岭
回归
与OLS
回归
有很小的不同。从数学上讲,OLS
回归
使用了以下公式其中
岭
回归
使用公式我想使用
岭
回归
来避免多重性,但是得到了非常奇怪的结果,这些结果远比使用regress()更糟糕。在matlab中,要调用函数
岭
,必须输入一个X、一个Y和一个k的值。
浏览 2
提问于2016-06-20
得票数 2
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1
回答
岭
Logistic
回归
系数的标差分析
r
、
logistic-regression
、
r-caret
、
glmnet
我在R中使用caret软件包,进行
岭
Logistic
回归
。现在我能找到每个变量的系数。 lambda = lambda),
岭
logistic
回归
系数 coef(Ridge1$finalModel, Ridge1$bestTune$la
浏览 3
提问于2020-02-12
得票数 1
1
回答
机器学习的替代
回归
模型算法
machine-learning
、
regression
我正在寻找不那么知名的
回归
模型,如果可能的话,寻找一个实现它的
python
库。广义线性模型,线性,拉索,
岭
.基于决策树的模型:购物车,随机森林,梯度提升决策树(xgb,lightgbm,catboost)Knn
回归
是否有较少人知道的
回归
算法?我正在寻找替代模式,以增加我的箭袋。
浏览 0
提问于2020-07-23
得票数 1
1
回答
滑雪: sklearn.linear_model.HuberRegressor对sklearn.linear_model.ElasticNet
scikit-learn
、
regression
、
loss-function
我正在为我的
回归
模型试验不同的损失函数。
浏览 0
提问于2019-09-18
得票数 0
1
回答
带有列表值到numpy数组的
python
字典
python
、
arrays
、
numpy
、
scikit-learn
试图转换具有以下内容的
python
dict: {38.0: 139.0、1.8、36.0、18.2等} 成了一个numpy数组,用sci-kit进行分析学习贝叶斯
岭
回归
。
浏览 4
提问于2015-12-13
得票数 0
3
回答
岭
与线性
回归
的差异
regression
、
linear-regression
据我所知,
岭
回归
只是有一个优化问题的损失函数加上正则化项(L2范数在
岭
的情况下)。但是,我不确定损失函数是否可以用非线性函数来描述,还是需要是线性的。在这种情况下,如果损失函数需要是线性的,那么据我所理解的
岭
回归
,只是执行线性
回归
加上L2-范数的正则化。如果我错了,请纠正我。
浏览 0
提问于2020-03-13
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1
回答
Python
内核
岭
回归
:如何知道特性选择的重要性?
python
、
scikit-learn
我正在使用几个
回归
器来训练和测试
python
中的数据。sklearn库中的大多数
回归
器都有用于特征选择的函数feature_importances_,而内核
岭
回归
器中没有feature_importances_函数。在使用内核
岭
回归
器时,人们如何看待每个特性的重要性?我看过文件,但没有相关信息。
浏览 3
提问于2017-07-04
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