# 訓練數據 linreg = linear_model.LinearRegression() linreg.fit(x_train, y_train) # 得出預測值 y_pred ...
gt 以下內容是我在學習https: blog.csdn.net mingxiaod article details 教程時遇到不懂的問題自己查詢並理解的筆記,由於sklearn版本更迭改動了原作者的代碼,如有理解偏差歡迎指正。 . np.linspace np.linspace , 在numpy中生成一個等差數列,可以加三個參數,np.linspace , , 在是兩個參數時默認生成五十個數字 ...
2021-04-02 19:17 0 621 推薦指數:
# 訓練數據 linreg = linear_model.LinearRegression() linreg.fit(x_train, y_train) # 得出預測值 y_pred ...
基於sklearn嶺回歸的波士頓房價預測 ...
一、線性回歸(Linear Regression)介紹 線性回歸是利用數理統計中回歸分析,來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法,運用十分廣泛。其表達形式為y = w'x +e,e為誤差服從均值為0的正態分布。線性回歸是經濟學的主要實證工具。例如,它是用來預測消費支出 ...
這次我們會用線性回歸來預測波士頓的房價 首先是導入波士頓房價的數據,這是sklearn中的datasets自帶的 先用key方法查看數據集 得到結果 這里的data有13個維度,target就是我們要預測的房價,接下來再查 ...
處理 回歸預測 線性回歸的算法效果評估 3 回歸性能評估 均方誤差(Mean Squa ...
背景:波士頓房價數據集包括506個樣本,每個樣本包括12個特征變量和該地區的平均房價。房價(單價)顯然和多個特征變量相關,不是單變量線性回歸(一元線性回歸)問題;選擇多個特征變量來建立線性方程,這就是多變量線性回歸(多元線性回歸)問題。 房價和多個特征變量相關,本案例嘗試使用多元線性回歸 ...
三、線性回歸 5、線性回歸訓練流程 線性回歸模型訓練流程如下: 6、線性回歸的正規方程解 對線性回歸模型,假設訓練集中 m個訓練樣本,每個訓練樣本中有 n個特征,可以使用矩陣的表示方法,預測函數可以寫為: Y ...