以下導入方式報錯 修改導入方式即可如下: ...
score self, X, y, sample weight None 作用:返回該次預測的系數R 其中R u v 。u y true y pred .sum v y true y true.mean .sum 其中可能得到的最好的分數是 .當一個模型不論輸入何種特征值,其總是輸出期望的y的時候,此時返回 ...
2016-05-30 08:19 0 5191 推薦指數:
以下導入方式報錯 修改導入方式即可如下: ...
class sklearn.linear_model.Lasso(alpha=1.0, fit_intercept=True, normalize=False, precompute=False, copy_X=True, max_iter=1000, tol=0.0001, warm_start ...
class sklearn.linear_model.LassoCV(eps=0.001, n_alphas=100, alphas=None, fit_intercept=True, normalize=False, precompute='auto', max_iter=1000 ...
sklearn.linear_model.logisticregression (penlty='l2',dual=false,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=true,intercept_scaling=1,class_weight=none ...
目錄 sklearn.linear_model.LogisticRegression sklearn.linear_model.LogisticRegressionCV sklearn.linear_model ...
其實我們很少使用到sklearn里面的邏輯回歸,因為它不能很好地處理樣本均衡,我們一般使用statsmodels.api.Logit 邏輯回歸參數 可選參數: penalty:正則化方式,可選擇‘l1’, ‘l2’, ‘elasticnet’, ‘none’,默認 ...
線性回歸 數據集:為房價的數據,第一列是面積,第二列是房間數,第三列是價格 載入庫 導入文件 歸一化,目的是減少同一數據集中,數據相差過大的 ...