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  • 机器学习sklearn线性回归

    回归算法是机器学习的一个基础算法,简单的就是线性回归,还有非线性回归。本节我们讲解简单的线性回归。线性回归就是用直线来描述两个变量之间的线性关系。而线性回归呢跟这个类似,只不过这里有无穷多个点,我们知道一条直线一般是不能同时通过这无穷多个点的,所以呢,线性回归要求这条直线像下面的图所显示的那样能大致通过这些点就可以。其中的数学化公式小编不做详细讲解,虽然线性回归是机器学习算法中最简单的一个,但是其数学表达也超出了很多菜鸟的理解范围。当我们定义线性回归的损失函数是每个点到直线的距离的平方和时,这种线性回归算法称之为最小二乘法。下面我们使用sklearn提供的LinearRegression模块来练练手,先使用virtualenv安装一下sklearn,如果网络不好,下面的过程可能会比较长,请耐心等待。
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  • sklearn系列之----线性回归

    原理线性回归,原理很简单,就是拟合一条直线使得损失最小,损失可以有很多种,比如平方和最小等等; ? y是输出,x是输入,输出是输入的一个线性组合。 ?看它们各自的shape就是: 输出:y.shape ——>(1,) 输入:x.shape——->(m,1) #m是一个数字 大家记得不要把形式弄错啦,不然可就走不起来了;下面是个最简单的例子:>>> from sklearnimport linear_model #导入线性模型>>> clf = linear_model.LinearRegression() #使用线性回归>>> clf.fit (, , ], ) #对输入和输出进行一次(y值)分割成training set和test setdiabetes_y_train = diabetes.targetdiabetes_y_test = diabetes.target # 使用线性回归plt.xticks(())plt.yticks(()) plt.show()可以看出,使用还是很简单的,就是准备好数据集:regr = linear_model.LinearRegression() #使用线性回归
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  • sklearn调包侠之线性回归

    线性回归原理如图所示,这是一组二维的数据,我们先想想如何通过一条直线较好的拟合这些散点了?直白的说:尽量让拟合的直线穿过这些散点(这些点离拟合直线很近)。y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size = 0.2, random_state=2)数据预处理普通的线性回归模型太简单,容易导致欠拟合,我们可以增加特征多项式来让线性回归模型更好地拟合数据。其重要参数有:degree:多项式特征的个数,默认为2include_bias:默认为True,包含一个偏置列,也就是 用作线性模型中的截距项,这里选择False,因为在线性回归中,可以设置是否需要截距项简单线性回归from sklearn.linear_model import LinearRegression model2 = LinearRegression(normalize=True)model2
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  • 线性回归(sklearn)拟合数据形状误差

    我有一个关于sklearn的线性回归模型的问题。 我想使用多个功能来拟合线性回归。现在我的X是一个np.matrix而我的Y是一个np.array。打印)X.shape - >(21,3): ] 我的Y看起来像这样(打印)Y.shape - >(21,1): ] 但是,sklearn
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  • 基于sklearn的线性回归器理论代码实现

    理论线性回归器相比于线性分类器,线性回归器更加自然。回归任务的label是连续的变量(不像分类任务label是离散变量),线性回归器就是直接通过权值与输入对应相乘再相加直接计算出结果$$y = w^{T}*x + b$$ 其中,w为权值,x是输入,y是输出回归器的优化与分类器类似,回归器也是通过梯度优化的,一般来说分类问题常用均方误差函数来标定结果的质量(即代价函数)$$L(w,b) = sum (y - y)$$ 其中y为模型输出,y为期望值。reshape(-1)y_test = ss_y.transform(y_test.reshape(-1,1)).reshape(-1) print(y_train.shape)(379,) 模型训练线性回归模型(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=False)SGD回归模型from sklearn.linear_model import SGDRegressorsgd
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    问题描述:一个人的身高除了随年龄变大而增长之外,在一定程度上还受到遗传和饮食以及其他因素的影响,本文代码中假定受年龄、性别、父母身高、祖父母身高和外祖父母身高共同影响,并假定大致符合线性关系。import copyimport numpy as npfrom sklearn import linear_modeldef linearRegressionPredict(x, y): lr =
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  • sklearn+python:线性回归案例

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    在前面的博客已经介绍过多元回归模型,现在这里粗略介绍如下 ?python 实现案例1、选取数据? 执行代码#!#####2、构建训练集与测试级,并构建模型from sklearn.model_selection import train_test_split #这里是引用了交叉验证from sklearn.linear_modelimport LinearRegression #线性回归from sklearn import metricsimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as# 这里介绍3种常用的针对线性回归的测度。返回值: coef_ 数组型变量, 形状为(n_features,)或(n_targets, n_features) 说明:对于线性回归问题计算得到的feature的系数。
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  • sklearn实现线性回归与改变损失函数

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  • 03_有监督学习--简单线性回归模型(调用 sklearn 库代码实现)

    有监督学习--简单线性回归模型(调用 sklearn 库代码实现)0.引入依赖1.导入数据(data.csv)2.定义损失函数3.导入机器学习库 sklearn4.测试:运行算法,从训练好的模型中提取出系数和截距5.画出拟合曲线6.附录-测试数据----有监督学习--简单线性回归模型(调用 sklearn 库代码实现)0.引入依赖import numpy as npimport matplotlib.pyplot        y = points        total_cost += (y - w * x - b) ** 2     return total_cost  M3.导入机器学习库 sklearnfrom sklearn.linear_model
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  • sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

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  • python线性回归示例

    https:blog.csdn.nethaluoluo211articledetails78761466 下面给出sklearn 库线性回归示例?# coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport numpy as npfrom sklearn.linear_model
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  • 自查自纠 | 线性回归,你真的掌握了嘛?

    寄语:本文对线性回归算法的原理及模型,学习策略、算法求解和sklearn参数做了详细的讲解。同时,用例子进行Python代码实践。线性回归是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,是机器学习最基础的算法之一。学习框架?线性回归的评估指标image.png sklearn参数详解1. it_intercept默认为True,是否计算该模型的截距。如果使用中心化的数据,可以考虑设置为False,不考虑截距。1. sklearn的线性回归生成数据:#生成数据import numpy as np#生成随机数np.random.seed(1234)x = np.random.rand(500,3)#构建映射关系测试在3维数据上测试sklearn线性回归和最小二乘法的结果相同,梯度下降法略有误差;又在100维数据上测试了一下最小二乘法的结果比sklearn线性回归的结果更好一些。
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  • 机器学习入门 5-9 使用sklearn解决回归问题

    本小节主要介绍使用sklearn实现多元线性回归和kNN回归。使用sklearn实现多元线性回归???从上面看到的系数和截距和前面得到的结果不一致,这是因为在前面使用sklearn封装好的train_test_split函数下进行测试数据集的分割在算法上和我们自己实现的train_test_split函数稍有不同这就导致上一小节使用我们自己封装的train_test_split和sklearn提供的train_test_split得到的训练集和测试集会有不同。使用kNN算法解决回归问题前面提到使用kNN算法可以解决回归问题,下面使用sklearn中封装好的KNeighborsRegressor类来解决回归问题。 ????
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  • 多元线性回归

    ◆ ◆ ◆ ◆ ◆什么是多元线性回归在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineplt.style.use(ggplot) #使用ggplot样式from sklearn.linear_modelimport LinearRegression # 导入线性回归from sklearn.model_selection import train_test_split # 训练数据from sklearn.metricsdata.salesx_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x, y) #得到训练和测试训练集model = LinearRegression() #导入线性回归
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  • 线性回归

    ;xd),其中xi是x是第i个属性上的取值,线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数,即f(x)=w1x1+w2x2+...wdxd+b,一般用向量形式写成f(x)=wTx+b,w和b学得之后模型就得以确定线性回归下面我们用一个预测房价的例子来说明由此我们可以看出,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 npclass LinearRegressionByMyself使用sklearn实现线性回归模型from sklearn.linear_model import LinearRegressionsk_model = LinearRegression()sk_model.fitRegression_plot(X, y, sk_model)plt.xlabel(Percentage of the population)plt.ylabel(House price)plt.show()评估线性回归模型y_line_fit = Linear_model.predict(X_fit)linear_r2 = r2_score(y, Linear_model.predict(X))#二次模型,先二次变换再线性回归
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  • 5. 多元线性回归

    多元线性回归模型 y=α+β1x1+β2x2+...+βnxny = alpha+beta_1x_1+beta_2x_2+...+beta_nx_ny=α+β1​x1​+β2​x2​+...线性回归from sklearn.linear_model import LinearRegressionX = , , , , ]y = , , , , ] model = LinearRegression多项式回归披萨的价格跟直径之间可能不是线性的关系二阶多项式模型:y=α+β1x+β2x2y = alpha+beta_1x+beta_2x^2y=α+β1​x+β2​x2import numpy as原特征 , , , , ]二次项特征 ] 简单线性回归 r-squared值 0.809726797707665二次多项式回归 r-squared值 0.8675443656345054 # 决定系数更大当改为线性回归应用举例(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 pddata =
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  • 线性回归模型(使用Gradient Descent)不会收敛于Boston Housing Dataset

    我一直试图找出为什么我的线性回归模型与sklearn的线性回归模型相比表现不佳。我的线性回归模型(基于梯度下降的更新规则) w0 = 0w1 = 0alpha = 0.001N = len(xTrain)for i in range(1000): yPred = w0 + w1*xTrainof rooms)plot.ylabel(Median value in 1000s)plot.show() 我得到的输出如https:i.stack.imgur.comjvOfM.png所示 在使用sklearn的内置线性回归运行相同的代码时,我得到了这个 https:i.stack.imgur.comjvOfM.png 我的模型出错了可以帮助我吗?
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  • 使用线性回归拟合平面最佳直线及预测之Python+sklearn实现

    本文代码采用sklearn扩展库实现,使用线性回归算法解决下面的问题:根据平面上已知3个点的坐标,拟合最佳直线斜率k和截距b,然后根据拟合的结果对给出的x坐标进行预测,得到y坐标。from sklearn import linear_modeldef linearRegressionPredict(x, y): lr = linear_model.LinearRegression
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