scikit学习线性回归K折交叉验证

scikit-learn是一个Python机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，包括线性回归和K折交叉验证。

线性回归是一种用于建立连续数值输出与输入变量之间关系的机器学习方法。它假设输入变量与输出变量之间存在线性关系，并通过拟合最佳的线性模型来进行预测。线性回归可以用于预测房价、销售量等连续数值输出问题。

K折交叉验证是一种评估机器学习模型性能的方法。它将数据集分成K个子集（一般为5或10），然后将模型训练K次，每次使用K-1个子集作为训练数据，剩下的一个子集作为验证数据。最终，将K次验证结果的平均值作为模型的性能指标，可以有效地评估模型的泛化能力。

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• 腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform）：腾讯云提供的一站式机器学习平台，包括了丰富的机器学习算法和工具，支持线性回归等任务。
• 腾讯云弹性MapReduce（Tencent Elastic MapReduce）：腾讯云提供的大数据处理服务，可用于处理机器学习中的大规模数据集，支持K折交叉验证等操作。

总结：

• scikit-learn是一个Python机器学习库，提供了线性回归和K折交叉验证等功能。
• 线性回归用于建立连续数值输出与输入变量之间的线性关系模型。
• K折交叉验证用于评估机器学习模型的性能。
• 腾讯云提供了机器学习平台和弹性MapReduce等产品，可用于支持线性回归和K折交叉验证等任务。