Sklearn库例子2：分类——线性回归分类（Line Regression ）例子
线性回归：通过拟合线性模型的回归系数W =（w_1，…，w_p）来减少数据中观察到的结果和实际结果之间的残差平方和，并通过线性逼近进行预测。 从数学上讲，它解决了下面这个形式的问题： LinearRegression()模型在Sklearn.linear_model下，他主要 ...
原文：Sklearn库例子3：分类——岭回归分类（Ridge Regression ）例子
为了解决数据的特征比样本点还多的情况，统计学家引入了岭回归。 岭回归通过施加一个惩罚系数的大小解决了一些普通最小二乘的问题。回归系数最大限度地减少了一个惩罚的误差平方和。 这里是一个复杂的参数，用来控制收缩量，其值越大，就有更大的收缩量，从而成为更强大的线性系数。 Ridge和Line Model一样，用fit x,y 来训练模型，回归系数保存在coef 成员中 例子： 在这个例子使用岭回归作为估 ...
2016-09-05 13:54 0 5084 推荐指数：
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Lasso回归： #-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import r2_score np.random.seed(42 ...
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Sklearn上关于决策树算法使用的介绍：http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 1、关于决策树：决策树是一个非参数的监督式学习方法，主要用于分类和回归。算法的目标是通过推断数据特征，学习决策规则从而创建一个预测目标变量的模型。如下如所示 ...
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1、介绍 Ridge 回归通过对系数的大小施加惩罚来解决 普通最小二乘法 的一些问题。 岭系数最小化的是带罚项的残差平方和， 其中，α≥0α≥0 是控制系数收缩量的复杂性参数： αα 的值越大，收缩量越大，这样系数对共线性的鲁棒性也更强 ...