利用python实现简单的线性回归对房屋面积进行预测 # -*-coding:utf-8 -*- ''' Created on 2016年12月15日 @author: lpworkdstudy ''' import numpy as np from numpy.core.multiarray import dtype import matplotlib.pyplot as plt filename = "ex1data1.txt" alpha = 0.01 f = open(file…

package kit.weka; import weka.classifiers.Evaluation; import weka.classifiers.functions.LinearRegression; import weka.core.Instance; import weka.core.Instances; import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource; public class LegressionTest { publ…

import numpy as np import sklearn.datasets #加载原数据 from sklearn.model_selection import train_test_split #分割数据 from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression #创建数据 def createdata(): boston = sklearn.datasets.load…

简单的线性回归预测房价 #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @version: @author: --*--. @file: LinearRegression.py @time: 2018/11/1 11:05 @desc: """ # Required Packages import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklear…

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…

LinearRegression(线性回归) 2019-02-20  20:25:47 1.线性回归简介 线性回归定义: 百科中解释 我个人的理解就是:线性回归算法就是一个使用线性函数作为模型框架($y = w*x + b$).并通过优化算法对训练数据进行训练.最终得出最优(全局最优解或局部最优)参数的过程. y:我们需要预测的数值: w:模型的参数(即我们需要通过训练调整的的值) x:已知的特征值 b:模型的偏移量 我们的目的是通过已知的x和y,通过训练找出合适的参数w和b来模拟x与y之间的关…

最近在做金融科技建模的时候,字段里面很多缺少值得时候,模型对于新用户的预测会出现很大的不稳定,即PSI较大的情况. 虽然我们依据字段IV值得大小不断的在调整字段且开发新变量,但是很多IV值很大的字段直接用平均值.或者0代替显然不够合理. 所以,我们在尝试把字段缺失值当作需要预测的值,把该字段不缺失的当作y,用其他字段当作X,去预测该字段缺失值得值.不同于机器学习的回归和分类预测. 这里的预测结果是一个具体的值,它的范围从负无穷到正无穷都有可能. 数据直接读存于Hive,代码如下: import…

python3学习使用api 线性回归,和 随机参数回归 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model i…

一 评价尺度 sklearn包含四种评价尺度 1 均方差(mean-squared-error) 2 平均绝对值误差(mean_absolute_error) 3 可释方差得分(explained_variance_score) 4 中值绝对误差(Median absolute error) 5 R2 决定系数(拟合优度) 模型越好:r2→1 模型越差:r2→0 二 逻辑斯蒂回归 1 概述 在逻辑斯蒂回归中,我们将会采用sigmoid函数作为激励函数,所以它被称为sigmoid回归或对数几率回归…

用美国波士顿的房价数据来介绍如何使用LR和SGDR模型进行预测 # 从sklearn.datasets导入波士顿房价数据读取器. from sklearn.datasets import load_boston # 从读取房价数据存储在变量boston中. boston = load_boston() # 输出数据描述. print (boston.DESCR) # 从sklearn.cross_validation导入数据分割器. from sklearn.cross_validation i…