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热门数据挖掘模型应用入门 一 : LASSO回归 : 作者简介: 侯澄钧,毕业于俄亥俄州立大学运筹学博士项目, 目前在美国从事个人保险产品 Personal Line 相关的数据分析,统计建模,产品算法优化方面的工作。 目录: 模型简介 线性回归 Logistic回归 Elstic Net模型家族简介 学习资料 .模型简介 Kaggle网站 https: www.kaggle.com 成立于 年 ...
2017-07-06 14:15 0 7184 推荐指数:
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“ 数据挖掘算法基于线性代数、概率论、信息论推导,深入进去还是很有意思的,能够理解数学家、统计学家、计算机学家的智慧,这个专栏从比较简单的常用算法入手,后续研究基于TensorFlow的高级算法,最好能够参与到人脸识别和NLP的实际项目中,做出来一定的效果。” 一、理解线性回归模型 ...
挖掘建模根据挖掘目标和数据形式可建立:分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测等模型 1.分类与预测 分类与预测是预测问题的两种主要类型,分类主要是:预测分类标号(离散属性);预测主要是:建立连续值函数模型,预测给定自变量对应的因变量的值。 1.1 实现过程 (1)分类 ...
回归分析(Regerssion Analysis) ——研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法,它主要是通过建立因变量y 与影响他的自变量Xi 之间的回归模型,来预测因变量y 的发展趋势。 一、回归分析的分类 线性回归分析 简单线性回归分析 多重线性回归分析 ...
当前工作上需要上对数据进行处理分析,以辅助运营部门工作。在此记录下一些过程,以总结提高。 准备 由于第一次接触数据分析以供其他部分同事使用的工作,所以走了一些弯路。一开始的时候是阅读一些大数据分析的书籍,这些书籍基本都是从工具角度去进行介绍,而没有从总体的角度去解析这种事情。所以对初期工作 ...
概念 针对因变量为分类变量而进行回归分析的一种统计方法,属于概率型非线性回归 优点:算法易于实现和部署,执行效率和准确度高 缺点:离散型的自变量数据需要通过生成虚拟变量的方式来使用 在线性回归中,因变量是连续性变量,那么线性回归能根据因变量和自变量存在的线性关系来构造回归 ...
简单线性回归 步骤: 1、读取数据 2、画出散点图,求x和y 的相关系数:plt.scatter(x,y),x和y是dataframe 3、估计参数模型,建立回归模型:lrModel=LinearRegression() 4、训练模型: lrModel.fit(x,y) 5、对回归模型 ...
模型融合 介绍:模型融合通常可以在各种不同的机器学习任务中使结果获得提升。顾名思义,模型融合就是综合考虑不同模型的情况,并将它们的结果融合到一起。具体内容会从以下几个方面来讲: 1、Voting 2、Averaging 3、Ranking 4、Bagging 5、Boosting ...