官网:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=1) 线性回归参数: fit_intercept:布尔值,默认为true 说明:是否对训练数据进行中心化.为…

score(self, X, y, sample_weight=None) 作用:返回该次预测的系数R2     其中R2 =(1-u/v).u=((y_true - y_pred) ** 2).sum()     v=((y_true - y_true.mean()) ** 2).sum() 其中可能得到的最好的分数是1.当一个模型不论输入何种特征值,其总是输出期望的y的时候,此时返回0…

sklearn线性模型之线性回归 查看官网 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html 1.实例化: a=LinearRegression() 参数默认: fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None fit_intercept:是否存在截距,默认存在 normalize:标准化…

sklearn中的LinearRegression 函数原型:class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=1) fit_intercept:模型是否存在截距 normalize:模型是否对数据进行标准化(在回归之前,对X减去平均值再除以二范数),如果fit_intercept被设置为False时,该参数将忽略. 该函数有属性:coef_可供查看模…

sklearn linear_model,svm,tree,naive bayes,ensemble by iris dataset .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { back…

目录 sklearn.linear_model.LogisticRegression sklearn.linear_model.LogisticRegressionCV sklearn.linear_model.LogisticRegression LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, r…

以下导入方式报错 import sklearn lr = sklearn.linear_model.LinearRegression() # 需要导入sklearn的linear_model 修改导入方式即可如下: from sklearn.linear_model import LinearRegression lr = LinearRegression() # 需要导入sklearn的linear_model…

数据集划分 机器学习一般的数据集会划分为两个部分: 训练数据:用于训练,构建模型 测试数据:在模型检验时使用,用于评估模型是否有效 训练数据和测试数据常用的比例一般为:70%: 30%, 80%: 20%, 75%: 25% sklearn数据集划分API: sklearn.model_selection.train_test_split 常用参数: 特征值和目标值 test_size:测试数据的大小,默认为0.25 返回值:训练数据特征值,测试数据特征值,训练数据目标值,测试数据目标值的元组…

<Hands-on ML with Sklearn & TF> Chapter 1 what is ml from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E. what problems to solve exist solution but a…

简单线性回归 线性回归是数据挖掘中的基础算法之一,从某种意义上来说,在学习函数的时候已经开始接触线性回归了,只不过那时候并没有涉及到误差项.线性回归的思想其实就是解一组方程,得到回归函数,不过在出现误差项之后,方程的解法就存在了改变,一般使用最小二乘法进行计算. 使用sklearn.linear_model.LinearRegression进行线性回归 sklearn对Data Mining的各类算法已经有了较好的封装,基本可以使用fit.predict.score来训练.评价模型,并使用模型进…

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79495865 前言sklearn想必不用我多介绍了,一句话,她是机器学习领域中最知名的python模块之一,若想要在机器学习领域有一番建树,必绕不开sklearn sklearn的官网链接http://scikit-learn.org/stable/index.html# 首先,放上一张官网上的sklearn的结构图: 目录1. 分类.回归2. 降维3. 模型评估与选择4. 数据预处理大类 小类 适用…

sklearn数据集 (一)机器学习的一般数据集会划分为两个部分 训练数据:用于训练,构建模型. 测试数据:在模型检验时使用,用于评估模型是否有效. 划分数据的API:sklearn.model_selection.train_test_split 示例代码如下: from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # 使用加载器读取数据并存入变量iris iris…

sklearn.linear_model.LinearRegression.score score(self, X, y, sample_weight=None) Returns the coefficient of determination R^2 of the prediction. The coefficient R^2 is defined as (1 - u/v), where u is the residual sum of squares ((y_true - y_pred) *…

转发说明:by majunman    from HIT    email:2192483210@qq.com 简介:scikit-learn是数据挖掘和数据分析的有效工具,它建立在 NumPy, SciPy, and matplotlib基础上.开源的但商业不允许 1. Supervised learning 1.1. Generalized Linear Models 1.1.1. Ordinary Least Squares最小二乘法 >>> from sklearn import…

1.什么是线性回归? 回归分析(Regression analysis)是一种统计分析方法,研究自变量和因变量之间的定量关系.回归分析不仅包括建立数学模型并估计模型参数,检验数学模型的可信度,也包括利用建立的模型和估计的模型参数进行预测或控制.按照输入输出变量关系的类型,回归分析可以分为线性回归和非线性回归. 线性回归(Linear regression) 假设样本数据集中的输出变量(y)与输入变量(X)存在线性关系,即输出变量是输入变量的线性组合.线性模型是最简单的模型,也是非常重要和应用广泛…

sklearn之转换器和估计器 转换器 估计器(sklearn机器学习算法的实现) 转换器 想一下之前做的特征工程的步骤? 实例化(实例化的是一个转换器类(Transformer)--特征工程的父类) 调用 fit_transform (对于文档建立分类词频矩阵,不能同时调用) 我们把特征工程的接口称之为转换器,其中转换器调用有这么几种形式(以标准化为例进行说明) fit_transform fit -- 计算 每一列的平均值.标准差 transform -- 公式的带入进行最终转换 估计器(s…

如果大家已经熟悉python和R的模块/包载入方式,那下面的表查找起来相对方便.python在下表中以模块.的方式引用,部分模块并非原生模块,请使用 pip install * 安装:同理,为了方便索引,R中也以::表示了函数以及函数所在包的名字,如果不含::表示为R的默认包中就有,如含::,请使用 install.packages("*") 安装. 连接器与io 数据库 类别 Python R MySQL mysql-connector-python(官方) RMySQL Oracl…

Q-Q图主要可以用来回答这些问题: 两组数据是否来自同一分布 PS:当然也可以用KS检验,利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断. 两组数据的尺度范围是否一致 两组数据是否有类似的分布形状 前面两个问题可以用样本数据集在Q-Q图上的点与参考线的距离判断:而后者则是用点的拟合线的斜率判断. 用Q-Q图来分析分布的好处都有啥?(谁说对了就给他) 两组数据集的大小可以不同 可以回答上面的后两个问题,这是更深入的数据分布层面的…

连接器与io 数据库 类别 Python R MySQL mysql-connector-python(官方) RMySQL Oracle cx_Oracle ROracle MongoDB pymongo RMongo, rmongodb ODBC pyodbc RODBC IO类 类别 Python R excel xlsxWriter, pandas.(from/to)_excel, openpyxl openxlsx::read.xlsx(2), xlsx::read.xlsx(2) c…

一.Scikit Learn中使用estimator三部曲 1. 构造estimator 2. 训练模型:fit 3. 利用模型进行预测:predict 二.模型评价 模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1.      均方误差(mean squared error,MSE): 2.      平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3.      R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值与真值之间的差异,也考虑了问题…

1. 普通线性回归 Linear Regression (1)目标: class sklearn.linear_model.LinearRegression (fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None)  (2)参数: (3)sklearn的三个坑 [1]均方误差为负 我们在决策树和随机森林中都提到过,虽然均方误差永远为正,但是sklearn中的参数scoring下,均方误差作为评 判标准时,却是计算”负均方误差“(…

一.数据读取 1.读写数据库数据 读取函数: pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, columns=None) pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True) pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True…

数据库 类别 Python R MySQL mysql-connector-python(官方) RMySQL Oracle cx_Oracle ROracle Redis redis rredis MongoDB pymongo RMongo, rmongodb neo4j py2neo RNeo4j Cassandra cassandra-driver RJDBC ODBC pyodbc RODBC JDBC 未知[Jython Only] RJDBC IO类 类别 Python R exc…

https://blog.csdn.net/luyao_cxy/article/details/82383091 转载:https://blog.csdn.net/qq_27297393/article/details/82284384 机器学习 一.人工智能.机器学习与深度学习 人工智能        机器学习               经典机器学习               基于神经网络的机器学习                      浅层学习                    …

写在开头 由于某些原因开始了机器学习,为了更好的理解和深入的思考(记录)所以开始写博客. 学习教程来源于github的Avik-Jain的100-Days-Of-MLCode 英文版:https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code 中文翻译版:https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code 本人新手一枚,所以学习的时候遇到不懂的会经常百度,查看别人的博客现有的资料.但是由于不同的人思维和写作风格…

简介 回归分析只涉及到两个变量的,称一元回归分析.一元回归的主要任务是从两个相关变量中的一个变量去估计另一个变量,被估计的变量,称因变量,可设为Y:估计出的变量,称自变量,设为X. 回归分析就是要找出一个数学模型Y=f(X),使得从X估计Y可以用一个函数式去计算. 当Y=f(X)的形式是一个直线方程时,称为一元线性回归.这个方程一般可表示为Y=A+BX.根据最小平方法或其他方法,可以从样本数据确定常数项A与回归系数B的值. 线性回归方程 Target:尝试预测的变量,即目标变量 Input:输入…

回归最初是遗传学中的一个名词,是由英国生物学家兼统计学家高尔顿首先提出来的,他在研究人类身高的时候发现:高个子回归人类的平均身高,而矮个子则从另一方向回归人类的平均身高: 回归分析整体逻辑 回归分析(Regression Analysis) 研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法,它主要是通过建立因变量y与影响它的自变量 x_i(i=1,2,3- -)之间的回归模型,来预测因变量y的发展趋向. 回归分析的分类 线性回归分析 简单线性回归 多重线性回归 非线性回归分析 逻辑回归 神经网络 回归分…

1. 主要观点 线性模型是线性回归和线性分类的基础 线性回归和线性分类模型的差异主要在于损失函数形式上,我们可以将其看做是线性模型在多维空间中“不同方向”和“不同位置”的两种表现形式 损失函数是一种优化技术的具体载体,影响损失函数不同形式的因素主要有: 和谁比:和什么目标比较损失 怎么比:损失比较的具体度量方式和量纲是什么 比之后如何修正参数:如果将损失以一种适当的形式反馈给原线性模型上,以修正线性模式参数 在这篇文章中,笔者会先分别介绍线性回归(linear regression)和线性分类(…

线性回归的定义 利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式 线性回归的分类 线性关系 非线性关系 损失函数 最小二乘法 线性回归优化方法 正规方程 梯度下降法 正规方程 -- 一蹴而就 利用矩阵的逆,转置进行一步求解 只是适合样本和特征比较少的情况 梯度下降法 — 循序渐进 梯度的概念 单变量 -- 切线 多变量 -- 向量 梯度下降法中关注的两个参数 α -- 就是步长 步长太小 -- 下山太慢 步长太大 -- 容易跳过极小值点(*) 为什…

Liner Regression import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import pylab as pl import numpy as np %matplotlib inline %motib inline %matplotlib作用 是在使用jupyter notebook 或者 jupyter qtconsole的时候,才会经常用到%matplotlib, 而%matplotlib具体作用是当你调用matplotlib.…