. scikit learn參數介紹 . . 導入 from sklearn.linear model import LogisticRegression . . 版本 scikit learn . . . . 參數 . . . penalty l l elasticnet none,默認l l : l 正則,鄰回歸 l : l 正則,套索回歸 elasticnet: 彈性網絡,是鄰回歸和套索回 ...
2019-08-16 12:34 0 499 推薦指數:
之前在邏輯回歸原理小結這篇文章中,對邏輯回歸的原理做了小結。這里接着對scikit-learn中邏輯回歸類庫的我的使用經驗做一個總結。重點講述調參中要注意的事項。 1. 概述 在scikit-learn中,與邏輯回歸有關的主要是這3個類。LogisticRegression ...
目錄 scikit-learn庫之邏輯回歸 一、LogisticRegression 1.1 使用場景 1.2 代碼 1.3 參數詳解 1.4 屬性 1.5 方法 二、LogisticRegressionCV ...
一、基礎理解 使用邏輯回歸算法訓練模型時,為模型引入多項式項,使模型生成不規則的決策邊界,對非線性的數據進行分類; 問題:引入多項式項后,模型變的復雜,可能產生過擬合現象; 方案:對模型正則化處理,損失函數添加正則項(αL2),生成新的損失函數,並對新的損失函數進行 ...
import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.linear_mod ...
對於想深入了解線性回歸的童鞋,這里給出一個完整的例子,詳細學完這個例子,對用scikit-learn來運行線性回歸,評估模型不會有什么問題了。 1. 獲取數據,定義問題 沒有數據,當然沒法研究機器學習啦。:) 這里我們用UCI大學公開的機器學習數據來跑線性回歸 ...
本文將用一個例子來講述怎么用scikit-learn和pandas來學習Ridge回歸。 1. Ridge回歸的損失函數 在我的另外一遍講線性回歸的文章中,對Ridge回歸做了一些介紹,以及什么時候適合用 Ridge回歸。如果對什么是Ridge回歸還完全不清楚的建議閱讀我這篇 ...
一、嶺回歸模型 嶺回歸其實就是在普通最小二乘法回歸(ordinary least squares regression)的基礎上,加入了正則化參數λ。 二、如何調用 alpha:就是上述正則化參數λ;fit_intercept:默認 ...