一、sklearn中自带的回归算法 1. 算法 来自： https://my.oschina.net/kilosnow/blog/1619605 另外，skilearn中自带保存模型的方法，可以把训练完的模型在本地保存成.m文件，方法如下： skilearn保存模型 ...

=cp-400000000398149&utm_medium=share sklearn：mult ...

使用XGBoost实现多分类预测的实践代码 参考代码链接为：https://github.com/ikkyu-wen/data_mining_models，这里面的xgboost实现多分类 ...

sklearn实现多分类逻辑回归 #二分类逻辑回归算法改造适用于多分类问题1、对于逻辑回归算法主要是用回归的算法解决分类的问题，它只能解决二分类的问题，不过经过一定的改造便可以进行多分类问题，主要的改造方式有两大类：(1)OVR/A(One VS Rest/ALL)(2)OVO(One VS ...

提示无法导入module 问题原因：将文件命名为sklearn.py。 解决方式：将文件命名为其他。 引用： [1] https://stackoverflow.com/questions/49635859 ...

线性回归：通过拟合线性模型的回归系数W =（w_1，…，w_p）来减少数据中观察到的结果和实际结果之间的残差平方和，并通过线性逼近进行预测。 从数学上讲，它解决了下面这个形式的问题： LinearRegression()模型在Sklearn.linear_model下，他主要 ...

为了解决数据的特征比样本点还多的情况，统计学家引入了岭回归。 岭回归通过施加一个惩罚系数的大小解决了一些普通最小二乘的问题。回归系数最大限度地减少了一个惩罚的误差平方和。 这里是一个复杂的参数，用来控制收缩量，其值越大，就有更大的收缩量，从而成为更强大的线性系数。 Ridge ...

make_classification创建用于分类的数据集，官方文档 例子： ### 创建模型 def create_model(): # 生成数据 from sklearn.datasets import make_classification ...