以下导入方式报错 修改导入方式即可如下: ...
score self, X, y, sample weight None 作用:返回该次预测的系数R 其中R u v 。u y true y pred .sum v y true y true.mean .sum 其中可能得到的最好的分数是 .当一个模型不论输入何种特征值,其总是输出期望的y的时候,此时返回 ...
2016-05-30 08:19 0 5191 推荐指数:
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class sklearn.linear_model.Lasso(alpha=1.0, fit_intercept=True, normalize=False, precompute=False, copy_X=True, max_iter=1000, tol=0.0001, warm_start ...
class sklearn.linear_model.LassoCV(eps=0.001, n_alphas=100, alphas=None, fit_intercept=True, normalize=False, precompute='auto', max_iter=1000 ...
sklearn.linear_model.logisticregression (penlty='l2',dual=false,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=true,intercept_scaling=1,class_weight=none ...
目录 sklearn.linear_model.LogisticRegression sklearn.linear_model.LogisticRegressionCV sklearn.linear_model ...
其实我们很少使用到sklearn里面的逻辑回归,因为它不能很好地处理样本均衡,我们一般使用statsmodels.api.Logit 逻辑回归参数 可选参数: penalty:正则化方式,可选择‘l1’, ‘l2’, ‘elasticnet’, ‘none’,默认 ...
线性回归 数据集:为房价的数据,第一列是面积,第二列是房间数,第三列是价格 载入库 导入文件 归一化,目的是减少同一数据集中,数据相差过大的 ...