結果: w : . b: . 結果 : Training set score: . Test set score: . 可以看出出現了過擬合,這是因為波士頓房價的各個特征的差距非常大,不適合使用最小二乘法,需要使用 正則化 來做顯式約束,使用嶺回歸避免過擬合。 Ridge嶺回歸用到L 正則化。 Lasso回歸用到L 正則,還可以使用ElasticNet彈性網絡回歸。 ...
2019-10-15 11:30 0 320 推薦指數:
R實現多元線性回歸,主要利用的就是lm()函數 熟悉其他統計回歸量的函數,對做回歸分析也是很有幫助的。 anova(m): ANOVA表 coefficients(m): 模型的系數 coef(m): 跟coefficients(m)一樣 ...
1 polyfit()是一個最基本的最小二乘多項式擬合函數,參數deg必須寫,用於指定是擬合幾次曲線,輸出的k[0]是最高次的系數 要呈現polyfit()的曲線時,要用polyval()函數,二者常結合使用. 參考:https://www.cnblogs.com ...
MATLAB實例:非線性曲線擬合 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 用最小二乘法擬合非線性曲線,給出兩種方法:(1)指定非線性函數,(2)用傅里葉函數擬合曲線 1. MATLAB程序 clear clc xdata ...
%matlab 非線性曲線擬合, nlinfit & lsqcurvefit & lsqnonlin;%x0 初始向量%p 表達式參數變量xdata = [0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 ...
https://blog.csdn.net/qq_31852975/article/details/72354578 多項式擬合與線性回歸 多項式擬合 設M次多項式為 fM(x,w)=w0+w1+w2x2+...+wMxM=∑j=0Mwjxj">fM(x,w ...
研究方向是數據驅動的產品剩余壽命預測,看了不少論文,搞了幾個月也沒做出成果。打算從最簡單的線性回歸擬合開始。話不多說,直接開始。 1.數據 用的西交軸承庫數據35Hz12kN工況的bearing1-1,網上能找到數據庫。采樣頻率是25.6KHZ,一分鍾內只采集1.28秒也就是一分鍾內采集 ...
原文連接:http://tecdat.cn/?p=6267 我最近一直在教授建模課程,並一直在閱讀和思考適合度的概念。 R方由協變量X解釋的結果Y的變化比例通常被描述為擬合優度的度量。這當然看起來非常合理,因為R平方測量觀察到的Y值與模型的預測(擬合)值的接近程度。 然而,要記住 ...