sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs # 模拟数据集X,y = mak ...
导入第三方模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import model selectionfrom sklearn.linear model import Ridge,RidgeCV 读取糖尿病数据集diabetes pd.read excel r F: python ...
2018-12-03 20:36 0 1603 推荐指数:
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# 导入第三方包import pandas as pdimport numpy as np import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster im ...
# 饼图的绘制# 导入第三方模块import matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=[' ...
热门数据挖掘模型应用入门(一): LASSO回归 2016-10-10 20:46 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 ...
线性回归模型的短板 岭回归模型 λ值的确定--交叉验证法 岭回归模型应⽤ 寻找最佳的Lambda值 基于最佳的Lambda值建模 Lasso回归模型 LASSO回归模型的交叉验证 Lasso回归模型应用 ...
由于计算一般线性回归的时候,其计算方法是: p = (X’* X)**(-1) * X’ * y 很多时候 矩阵(X’* X)是不可逆的,所以回归系数p也就无法求解, 需要转换思路和方法求解:加2范数的最小二乘拟合(岭回归) 岭回归模型的系数表达式: p = (X’ * X ...
岭回归 解决线性回归参数β可能出现的不合理的情况,当出现自变量的数量多余样本数的数量或自变量之间存在多重共线性的情况时回归系数无法按照模型公式来计算估计值实现思路就是在原来线性回归的基础之上加一个l2惩罚项(正则项) 交叉验证 让所有的数据都参与模型的构建和模型的测试(10重交叉验证 ...