博客
关于我
python_线性回归,最小二乘法
阅读量:375 次
发布时间:2019-03-05

本文共 1460 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

python_线性回归,最小二乘法

  1. 线性回归(又名普通最小二乘法)
    线性回归,或者普通最小二乘法(ordinary least squares,OLS),是回归问题最简单也最经
    典的线性方法。线性回归寻找参数 w 和 b,使得对训练集的预测值与真实的回归目标值 y
    之间的均方误差最小。均方误差(mean squared error)是预测值与真实值之差的平方和除
    以样本数。线性回归没有参数,这是一个优点,但也因此无法控制模型的复杂度。
Linear Regression aka Ordinary Least Squares# 线性回归,最小二乘法# 生成测试数据from sklearn.linear_model import LinearRegressionX, y = mglearn.datasets.make_wave(n_samples=60)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)​lr = LinearRegression().fit(X_train, y_train)# 查看斜率  ,截距print("lr.coef_: {}".format(lr.coef_))print("lr.intercept_: {}".format(lr.intercept_))lr.coef_: [0.394]lr.intercept_: -0.031804343026759746# 查看训练集和测试集的性能print("Training set score: {:.2f}".format(lr.score(X_train, y_train)))print("Test set score: {:.2f}".format(lr.score(X_test, y_test)))# 查看R方# R2 约为 0.66,这个结果不是很好,但我们可以看到,训练集和测试集上的分数非常接近。# 这说明可能存在欠拟合,而不是过拟合。​# 然而,对于更高维的数据集(即有大量特征的数据集),线# 性模型将变得更加强大,过拟合的可能性也会变大Training set score: 0.67Test set score: 0.66​# 我们来看一下 LinearRegression 在更# 复杂的数据集上的表现,比如波士顿房价数据集。记住,这个数据集有 506 个样本和 105# 个导出特征。首先,加载数据集并将其分为训练集和测试集。然后像前面一样构建线性回# 归模型:X, y = mglearn.datasets.load_extended_boston()​X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)lr = LinearRegression().fit(X_train, y_train)print("Training set score: {:.2f}".format(lr.score(X_train, y_train)))print("Test set score: {:.2f}".format(lr.score(X_test, y_test)))# 训练集和测试集之间的性能差异是过拟合的明显标志,Training set score: 0.95Test set score: 0.61``

转载地址:http://qtrg.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
MYSQL CONCAT函数
查看>>
multiprocessing.Pool:map_async 和 imap 有什么区别?
查看>>
MySQL Connector/Net 句柄泄露
查看>>
multiprocessor(中)
查看>>
mysql CPU使用率过高的一次处理经历
查看>>
Multisim中555定时器使用技巧
查看>>
MySQL CRUD 数据表基础操作实战
查看>>
multisim变压器反馈式_穿过隔离栅供电:认识隔离式直流/ 直流偏置电源
查看>>
mysql csv import meets charset
查看>>
multivariate_normal TypeError: ufunc ‘add‘ output (typecode ‘O‘) could not be coerced to provided……
查看>>
MySQL DBA 数据库优化策略
查看>>
multi_index_container
查看>>
MySQL DBA 进阶知识详解
查看>>
Mura CMS processAsyncObject SQL注入漏洞复现(CVE-2024-32640)
查看>>
Mysql DBA 高级运维学习之路-DQL语句之select知识讲解
查看>>
mysql deadlock found when trying to get lock暴力解决
查看>>
MuseTalk如何生成高质量视频(使用技巧)
查看>>
mutiplemap 总结
查看>>
MySQL DELETE 表别名问题
查看>>
MySQL Error Handling in Stored Procedures---转载
查看>>