# 训练数据 linreg = linear_model.LinearRegression() linreg.fit(x_train, y_train) # 得出预测值 y_pred ...
gt 以下内容是我在学习https: blog.csdn.net mingxiaod article details 教程时遇到不懂的问题自己查询并理解的笔记,由于sklearn版本更迭改动了原作者的代码,如有理解偏差欢迎指正。 . np.linspace np.linspace , 在numpy中生成一个等差数列,可以加三个参数,np.linspace , , 在是两个参数时默认生成五十个数字 ...
2021-04-02 19:17 0 621 推荐指数:
# 训练数据 linreg = linear_model.LinearRegression() linreg.fit(x_train, y_train) # 得出预测值 y_pred ...
基于sklearn岭回归的波士顿房价预测 ...
一、线性回归(Linear Regression)介绍 线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。其表达形式为y = w'x +e,e为误差服从均值为0的正态分布。线性回归是经济学的主要实证工具。例如,它是用来预测消费支出 ...
这次我们会用线性回归来预测波士顿的房价 首先是导入波士顿房价的数据,这是sklearn中的datasets自带的 先用key方法查看数据集 得到结果 这里的data有13个维度,target就是我们要预测的房价,接下来再查 ...
处理 回归预测 线性回归的算法效果评估 3 回归性能评估 均方误差(Mean Squa ...
背景:波士顿房价数据集包括506个样本,每个样本包括12个特征变量和该地区的平均房价。房价(单价)显然和多个特征变量相关,不是单变量线性回归(一元线性回归)问题;选择多个特征变量来建立线性方程,这就是多变量线性回归(多元线性回归)问题。 房价和多个特征变量相关,本案例尝试使用多元线性回归 ...
三、线性回归 5、线性回归训练流程 线性回归模型训练流程如下: 6、线性回归的正规方程解 对线性回归模型,假设训练集中 m个训练样本,每个训练样本中有 n个特征,可以使用矩阵的表示方法,预测函数可以写为: Y ...