机器学习入门线性回归 岭回归与Lasso回归(二)
一 线性回归（Linear Regression ) 1. 线性回归概述 回归的目的是预测数值型数据的目标值，最直接的方法就是根据输入写出一个求出目标值的计算公式，也就是所谓的回归方程，例如y = ax1+bx2，其中求回归系数的过程就是回归。那么回归是如何预测的呢？当有了这些回归 ...
原文：机器学习—回归2-5（LASSO回归）
使用LASSO回归根据多个因素预测医疗费用 主要步骤流程： . 导入包 . 导入数据集 . 数据预处理 . 检测缺失值 . 标签编码 amp 独热编码 . 得到自变量和因变量 . 拆分训练集和测试集 . 特征缩放 . 构建不同参数的LASSO回归模型 . 模型 ：构建LASSO回归模型 . . 构建LASSO回归模型 . . 得到模型表达式 . . 预测测试集 . . 得到模型MSE . 模型 ： ...
2022-03-15 16:54 0 650 推荐指数：
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注：正则化是用来防止过拟合的方法。在最开始学习机器学习的课程时，只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数。但是一直也无法对其基本原理有一个透彻、直观的理解。直到最近再次接触到这个概念，经过一番苦思冥想后终于有了我自己的理解。 0. 正则化（Regularization ...
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前言 由于本部分内容讲解资源较多，本文不做过多叙述，重点放在实际问题的应用上。 一、线性回归 线性回归中的线性指的是对于参数的线性的，对于样本的特征不一定是线性的。 线性模型（矩阵形式）：y=XA+e 其中：A为参数向量，y为向量，X为矩阵,e为噪声向量。 对于线性模型 ...