原文:sklearn調用邏輯回歸算法(多項式)與決策邊界

邏輯回歸算法即可以看做是回歸算法,也可以看作是分類算法,通常用來解決分類問題,主要是二分類問題,對於多分類問題並不適合,也可以通過一定的技巧變形來間接解決。 決策邊界是指不同分類結果之間的邊界線 或者邊界實體 ,它具體的表現形式一定程度上說明了算法訓練模型的過擬合程度,我們可以通過決策邊界來調整算法的超參數。 注解:左邊邏輯回歸擬合決策邊界嘈雜冗余說明過擬合,右邊決策邊界分層清晰說明擬合度好 在 ...

2019-08-13 23:55 0 943 推薦指數:

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【筆記】邏輯回歸中使用多項式sklearn

邏輯回歸中使用多項式特征以及在sklearn中使用邏輯回歸並添加多項式邏輯回歸中使用多項式特征 在上面提到的直線划分中,很明顯有個問題,當樣本並沒有很好地遵循直線划分(非線性分布)的時候,其預測的結果是不太准的,所以可以引用多項式項,從線性回歸轉換成多項式回歸,同理,為邏輯回歸添加多項式 ...

Sun Jan 24 23:41:00 CST 2021 0 409
sklearn中的多項式回歸算法

sklearn中的多項式回歸算法 1、多項式回歸多項式回歸的思路和線性回歸的思路以及優化算法是一致的,它是在線性回歸的基礎上在原來的數據集維度特征上增加一些另外的多項式特征,使得原始數據集的維度增加,然后基於升維后的數據集用線性回歸的思路進行求解,從而得到相應的預測結果和各項的系數 ...

Tue Aug 13 07:24:00 CST 2019 0 964
多項式回歸原理及在sklearn中的使用+pipeline

相對於線性回歸模型只能解決線性問題,多項式回歸能夠解決非線性回歸問題。 拿最簡單的線性模型來說,其數學表達式可以表示為:y=ax+b,它表示的是一條直線,而多項式回歸則可以表示成:y=ax2+bx+c,它表示的是二次曲線,實際上,多項式回歸可以看成特殊的線性模型,即把x2看成一個特征,把x看成 ...

Wed Sep 12 06:39:00 CST 2018 0 3727
機器學習:邏輯回歸(使用多項式特征)

一、基礎 邏輯回歸中的決策邊界,本質上相當於在特征平面中找一條直線,用這條直線分割所有的樣本對應的分類; 邏輯回歸只可以解決二分類問題(包含線性和非線性問題),因此其決策邊界只可以將特征平面分為兩部分; 問題:使用直線分類太過簡單,因為有很多情況樣本的分類的決策邊界 ...

Mon Jul 30 01:11:00 CST 2018 0 2791
 
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