机器学习(八) 多项式回归与模型泛化(上)
一、什么是多项式回归 直线回归研究的是一个依变量与一个自变量之间的回归问题，但是，在畜禽、水产科学领域的许多实际问题中，影响依变量的自变量往往不止一个，而是多个，比如绵羊的产毛量这一变量同时受到绵羊体重、胸围、体长等多个变量的影响，因此需要进行一个依变量与多个自变量间的回归分析，即多元回归 ...
原文：4-机器学习-多项式回归+过拟合&欠拟合的处理、模型保存与加载
总结 欠拟合： 对训练集的数据和测试集的数据拟合的都不是很好 原因：模型学习到样本的特征太少 解决：增加样本的特征数量 多项式回归 多项式回归：from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures 在原有特征的基础上增加高次方特征 过拟合： 对训练集的数据高度拟合，对测试集的数据拟合的很离谱 原因：原始特征过多，存在一些嘈杂特征。 解决： .进行 ...
2020-07-23 17:12 0 697 推荐指数：
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一次线性函数拟合曲线的结果，是欠拟合的情况： 下面进行建立2次线性回归模型进行预测： 二次线性回归模型拟合的曲线： 拟合程度明显比1次线性拟合的要好 下面进行4次线性回归模型： 四次线性模型预测准确率为百分之百 ...
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前言 以下内容是个人学习之后的感悟，转载请注明出处~ 简介 回归属于有监督学习中的一种方法。该方法的核心思想是从连续型统计数据中得到数学模型，然后将该数学模型用于 预测或者分类。该方法处理的数据可以是多维的。 一、线性回归 原理 ...
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