需求:对糖尿病数据集进行回归分析,以便对未知数据进行预测。 数据集Diabetes:1.包含442个患者的10个生理特征 2.10个特征变量数据均已进行规范化 数据集描述: 完整代码: 运行结果: 今天阴天,同时伴随着淅淅沥沥的小雨 ...
python view plain copy print coding:utf 利用diabetes数据集来学习线性回归 diabetes是一个关于糖尿病的数据集,该数据集包括 个病人的生理数据及一年以后的病情发展情况。 数据集中的特征值总共 项,如下: 年龄 性别 体质指数 血压 s ,s ,s ,s ,s ,s 六种血清的化验数据 但请注意,以上的数据是经过特殊处理, 个数据中的每个都做了均 ...
2017-04-15 17:30 0 5208 推荐指数:
需求:对糖尿病数据集进行回归分析,以便对未知数据进行预测。 数据集Diabetes:1.包含442个患者的10个生理特征 2.10个特征变量数据均已进行规范化 数据集描述: 完整代码: 运行结果: 今天阴天,同时伴随着淅淅沥沥的小雨 ...
今天给大家讲解一个实战案例:如何根据现有数据预测糖尿病。在这个案例开始之前,希望大家回忆一下大学里讲过的线性回归的知识,这是数据挖掘里非常重要的一部分知识。当然,鉴于大家都学过,本篇就不再赘述。 一. 数据集介绍 diabetes dataset数据集 这是一个糖尿病 ...
线性回归是分析一个变量与另外一个或多个变量(自变量)之间,关系强度的方法。 线性回归的标志,如名称所暗示的那样,即自变量与结果变量之间的关系是线性的,也就是说变量关系可以连城一条直线。 模型评估:量化预测的质量 https://scikit-learn.org/stable ...
梯度提升: from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier gb=GradientBoostingClassifier ...
逻辑回归: 逻辑回归是最常用的分类算法之一。 from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg=LogisticRegression().fit(x_train,y_train) print("Training ...
作者:Susan Li 编译:袁雪瑶、吴双、姜范波 根据美国疾病控制预防中心的数据,现在美国1/7的成年人患有糖尿病。但是到2050年,这个比例将会快速增长至高达1/3。我们在UCL机器学习数据库里一个糖尿病数据集,希望可以通过这一数据集,了解如何利用机器学习来帮助我们预测 ...
本文主要内容摘自 易悠 博主的 Pima印第安人数据集上的机器学习-分类算法(根据诊断措施预测糖尿病的发病) https://blog.csdn.net/yizheyouye/article/details/79791473 在一些地方做了补充说明,便于小白理解。 数据集简介 该数据集最初来自 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22721 原文出处:拓端数据部落公众号 Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO)在给定的模型上执行正则化和变量选择。根据惩罚项的大小,LASSO将不太相关的预测因子 ...