机器学习算法代码实现——线性回归淇则有岸

它该是做分类还是做回归,哪部分该做分类,哪部分该做回归,哪部分该做优化,它们的目标值分别是什么。

再挑影响因素,哪些和分类有关的影响因素,哪些和回归有关的影响因素,哪些和优化有关的影响因素。

对于线性回归来说,

一、导入需要的所有模块和包

#引入所需要的全部包fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#数据划分的类,用于交叉验证fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#线性回归的类fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler#数据标准化importnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfrompandasimportDataFrameimporttime加载数据

#加载数据path1=''df=pd.read_csv(path1,sep=';',low_memory=False)#没有混合类型的时候可以通过low_memory=F调用更多内存,加快效率)查看一下数据和格式

df.head(10)#查看一下前10行数据#查看格式信息df.info()获取x与y

数据集拆分成训练集和测试集

##对数据集进行测试集合训练集划分#X:特征矩阵(类型一般是DataFrame)#Y:特征对应的Label标签(类型一般是Series)#test_size:对X/Y进行划分的时候,测试集合的数据占比,是一个(0,1)之间的float类型的值#random_state:数据分割是基于随机器进行分割的,该参数给定随机数种子;给一个值(int类型)的作用就是保证每次分割所产生的数数据集是完全相同的X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,test_size=0.2,random_state=0)#看一下训练集和测试集的样本量print(X_train.shape)print(X_test.shape)print(Y_train.shape)标准化/归一化,连续型做标准化,离散型做归一化,视情况而做

#fit是求均值和方差,transform是用求出来的均值-求出来的方差,二者可以结合ss=StandardScaler()#将数据标准化,创建了标准化后的模型对象,Normalization为归一化拟合,标准化,fit与transfoem可以拆成两步写

#训练集标准化,测试集标准化X_train=ss.fit_transform(X_train)#训练模型并转换训练集X_test=ss.transform(X_test)#直接使用在模型构建数据上进行一个数据标准化操作(测试集),为的是让测试集和训练集的均值和方差是一致的模型训练,预测结果

##拟合,模型训练lr=LinearRegression(fit_intercept=True)#线性模型对象构建,是否包含截距项lr.fit(X_train,Y_train)##拟合,训练模型##模型校验y_predict=lr.predict(X_test)##预测结果查看拟合优度,即R方

print("训练集上R2:",lr.score(X_train,Y_train))print("测试集上R2:",lr.score(X_test,Y_test))#mse=np.average((y_predict-Y_test)**2)#rmse=np.sqrt(mse)#print("rmse:",rmse)

THE END
1.机器学习线性回归代码题线性回归方程的代码2、sklearn算法实现: 然后我们这次就通过代码来实现线性回归: 一、简单线性回归: 一元一次方程,在机器学习中一元表示一个特征,b表示截距,y表示目标值。 1、正规方程实现: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 转化成矩阵,reshape https://blog.51cto.com/u_16213583/7615083
2.机器学习线性回归算法(Python代码版)线性回归资源机器学习领域线性回归模型数理推导及python代码实现 浏览:3473 提供了机器学习中线性回归模型的数理推导,同时基于Numpy模块的自编代码实现线性回归模型功能和基于sklearn模块实现的两个算法。该pdf中编程语言使用的是python,参考资料为鲁伟的《机器学习公式推导与代码实现》 https://download.csdn.net/download/xiaxianba/86953840
3.机器学习(一):线性回归原理推导及代码实现线性回归算法是机器学习的基础,蕴含着机器学习中的一些重要的基本思想,很多机器学习的算法都是从这些基础算法演变而来,如果函数曲线是一条直线,那被称为线性回归,如果曲线是一条二次曲线,就被称为二次回归。线性回归可分为单变量线性回归和多变量线性回归,这里我们分开讲一下: https://www.jianshu.com/p/6c4a9c0738e3
4.python实现线性回归的示例代码python线性回归就是通过多次取点,找出符合函数的曲线,那么就可以完成一维线性回归,本文通过实例代码给大家介绍python实现线性回归的相关知识,感兴趣的朋友一起看看吧+ 目录 1线性回归 1.1简单线性回归 在简单线性回归中,通过调整a和b的参数值,来拟合从x到y的线性关系。下图为进行拟合所需要优化的目标,也即是MES(Mean https://www.jb51.net/article/238800.htm
5.通俗易懂线性回归算法讲解(算法+案例)腾讯云开发者社区通俗易懂--线性回归算法讲解(算法+案例) 1.线性回归(Linear Regression) GitHub地址(代码加数据) 1.1什么是线性回归 我们首先用弄清楚什么是线性,什么是非线性。 线性:两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线,叫做线性。注意:题目的线性是指广义的线性,也就是数据与数据之间的关系。https://cloud.tencent.com/developer/article/1476195
6.从头开始简单理解线性回归(附Python实现)从头开始简单理解线性回归(附Python 实现) 线性回归中的梯度下降法(Python实现) 理解局部加权线性回归 简单理解朴素贝叶斯分类器实现 本文讨论了线性回归的基础知识及其在 Python 编程语言中的实现。 线性回归是一种统计方法,用于对因变量与一组给定的自变量之间的关系进行建模。 注意:在本文中,为简单起见,我们将因变量https://zhuanlan.zhihu.com/p/590875721
7.谷歌大脑提出AutoML这个脚本在10个线性任务上运行进化搜索。每次实验后,它都会评估在100个新的线性任务中发现的最佳算法。一旦算法的适应度大于0.9999,就选择该算法作为最终结果,将代码打印在屏幕上。 在普通电脑上使用CPU在5分钟内就能发现类似于梯度下降进行线性回归的程序: https://m.thepaper.cn/wap/resource/v3/jsp/newsDetail_forward_6453837
8.Microsoft线性回归算法技术参考MicrosoftLearn控制决策树模型的功能选择的算法参数为 MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES 和 MAXIMUM_OUTPUT。 自定义线性回归算法 Microsoft 线性回归算法支持影响结果挖掘模型的行为、性能和准确性的参数。 您还可以对挖掘模型列或挖掘结构列设置建模标志来控制数据的处理方式。 设置算法参数 https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/cc645871.aspx
9.神经网络改进2022年北京冬奥会数值天气预报后处理过程的算法研究结果表明, 该模型预报的 5 个常规气象要素的预报误差普遍优于一元线性回归、多元线性回归以及数值天气预报模式的原始输出值, 尤其对 3 天以内的天气预报具有明显优势。基于该模型发展的全自动实时后处理系统已于 2020 年 11 月 1 日开始每日自动化地输出预报结果, 并服务于2022 年北京冬奥会的气象保障工作。https://xbna.pku.edu.cn/fileup/0479-8023/HTML/2022-2-210.html
10.宣州区:GDP十年透视领航经济新航程——基于多重线性回归下的GDP按照选定数据和算法,导入SPSS软件进行运算处理,依次得到如下结果,并对结果进行说明分析。 输出结果1:线性回归分析结果表 1.输出结果1分析。 上表格展示了本次模型的分析结果,包括模型的标准化系数、t值、VIF值、R2、调整R2等,用于模型的检验,并分析模型的公式。 1.线性回归模型要求总体回归系数不为0,即变https://www.xuanzhou.gov.cn/Jczwgk/show/2997981.html