sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs # 模擬數據集X,y = mak ...
導入第三方模塊import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import model selectionfrom sklearn.linear model import Ridge,RidgeCV 讀取糖尿病數據集diabetes pd.read excel r F: python ...
2018-12-03 20:36 0 1603 推薦指數:
sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs # 模擬數據集X,y = mak ...
# 導入第三方包import pandas as pdimport numpy as np import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster im ...
# 餅圖的繪制# 導入第三方模塊import matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=[' ...
熱門數據挖掘模型應用入門(一): LASSO回歸 2016-10-10 20:46 作者簡介: 侯澄鈞,畢業於俄亥俄州立大學運籌學博士項目, 目前在美國從事個人保險產品(Personal Line)相關的數據分析,統計建模,產品算法優化方面的工作。 目錄 ...
線性回歸模型的短板 嶺回歸模型 λ值的確定--交叉驗證法 嶺回歸模型應⽤ 尋找最佳的Lambda值 基於最佳的Lambda值建模 Lasso回歸模型 LASSO回歸模型的交叉驗證 Lasso回歸模型應用 ...
由於計算一般線性回歸的時候,其計算方法是: p = (X’* X)**(-1) * X’ * y 很多時候 矩陣(X’* X)是不可逆的,所以回歸系數p也就無法求解, 需要轉換思路和方法求解:加2范數的最小二乘擬合(嶺回歸) 嶺回歸模型的系數表達式: p = (X’ * X ...
嶺回歸 解決線性回歸參數β可能出現的不合理的情況,當出現自變量的數量多余樣本數的數量或自變量之間存在多重共線性的情況時回歸系數無法按照模型公式來計算估計值實現思路就是在原來線性回歸的基礎之上加一個l2懲罰項(正則項) 交叉驗證 讓所有的數據都參與模型的構建和模型的測試(10重交叉驗證 ...