机器学习实战笔记-预测数值型数据:回归
8. 1 用线性回归找到最佳拟合直线 线性回归 优点：结果易于理解，计算上不复杂。 缺点：对非线性的数据拟合不好。 适用数据类型：数值型和标称型数据。 回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输人写出一个目标值的计算公式。 假如你想要预测姐姐男友汽车的功率大小，可能会这么计算 ...
原文：线性回归处理非数值型数据
线性回归中经常会遇到非数值型数据，即分类型数据，比如性别 所属省份 专业类型等等 分类型数据无法量化，一般会采用哑数据进行处理 如某个数据分为A B C三类，即可采用两个哑数据a，b 类型为A时，a ,b 类型为B时，a ,b 类型为C时，a ,b 不使用a,b,c三个哑数据，是因为如果哑数据个数与分类数相同时，恒有a b c ，会存在多重共线性问题 所以在N分类时，一般使用N 个哑数据 ...
2019-09-04 19:13 0 574 推荐指数：
相关推荐
机器学习（回归预测数值型数据）
之前介绍的分类的目标变量都是标称型数据，接下来我们将介绍连续型的数据并且作出预测，本篇介绍的是线性回归，接下来引入局部平滑技术，能够更好地拟合数据 本篇我们主要讨论欠拟合情况下的缩减的技术，探讨偏差和方差的概念。 优点：结构易于理解，计算上不复杂 缺点：对非线性的数据拟合不好 适合数值型 ...
数据处理笔记---非线性回归模型
sklearn实现非线性回归模型的本质是通过线性模型实现非线性模型，如何实现呢？sklearn就是先将非线性模型转换为线性模型，再利用线性模型的算法进行训练模型。 一、线性模型解决非线性模型的思想 1、样本数据如下 x y ...
Alink漫谈(十) ：线性回归实现 之 数据预处理
Alink漫谈(十) ：线性回归实现 之 数据预处理 目录 Alink漫谈(十) ：线性回归实现 之 数据预处理 0x00 摘要 0x01 概念 1.1 线性回归 1.2 优化模型 1.3 损失函数 ...
机器学习sklearn（六）： 数据处理（三）数值型数据处理（一）归一化( MinMaxScaler/MaxAbsScaler)
来源：https://www.cntofu.com/book/170/docs/59.md 1 将特征缩放至特定范围内 一种标准化是将特征缩放到给定的最小值和最大值之间，通常在零和一之间，或者也可 ...
数据预处理-处理分类型特征：编码（LabelEncoder、OrdinalEncoder-字符型变量数值化
来源：https://blog.csdn.net/weixin_41798592/article/details/101344948 分别处理标签和特征 ...
线性回归-如何对数据进行回归分析
公号：码农充电站pro 主页：https://codeshellme.github.io 线性回归模型用于处理回归问题，也就是预测连续型数值。线性回归模型是最基础的一种回归模型，理解起来也很容易，我们从解方程组谈起。 1，解方程组 相信大家对解方程都不陌生，这是我们初中时期最熟悉 ...
Python数据挖掘—回归—线性回归
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 ...