之前在逻辑回归原理小结这篇文章中,对逻辑回归的原理做了小结。这里接着对scikit-learn中逻辑回归类库的我的使用经验做一个总结。重点讲述调参中要注意的事项。 1. 概述 在scikit-learn中,与逻辑回归有关的主要是这3个类。LogisticRegression ...
目录 scikit learn库之逻辑回归 一 LogisticRegression . 使用场景 . 代码 . 参数详解 . 属性 . 方法 二 LogisticRegressionCV 三 logistic regression path 更新 更全的 机器学习 的更新网站,更有python go 数据结构与算法 爬虫 人工智能教学等着你: https: www.cnblogs.com ni ...
2019-10-16 17:07 0 1068 推荐指数:
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一、基础理解 使用逻辑回归算法训练模型时,为模型引入多项式项,使模型生成不规则的决策边界,对非线性的数据进行分类; 问题:引入多项式项后,模型变的复杂,可能产生过拟合现象; 方案:对模型正则化处理,损失函数添加正则项(αL2),生成新的损失函数,并对新的损失函数进行 ...
import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.linear_mod ...
对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了。 1. 获取数据,定义问题 没有数据,当然没法研究机器学习啦。:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归 ...
本文将用一个例子来讲述怎么用scikit-learn和pandas来学习Ridge回归。 1. Ridge回归的损失函数 在我的另外一遍讲线性回归的文章中,对Ridge回归做了一些介绍,以及什么时候适合用 Ridge回归。如果对什么是Ridge回归还完全不清楚的建议阅读我这篇 ...
一、岭回归模型 岭回归其实就是在普通最小二乘法回归(ordinary least squares regression)的基础上,加入了正则化参数λ。 二、如何调用 alpha:就是上述正则化参数λ;fit_intercept:默认 ...
1.1 scikit-learn参数介绍 1.1.1 导入 from sklearn.linear_model import LogisticRegression 1.1.2 版本 scikit-learn==0.21.3 1.1.3 参数 1.1.3.1 penalty ...