Sklearn线性回归给我不准确的读数？ - 腾讯云开发者社区

理论线性回归器相比于线性分类器，线性回归器更加自然。...回归任务的label是连续的变量（不像分类任务label是离散变量），线性回归器就是直接通过权值与输入对应相乘再相加直接计算出结果$$y = w^{T}*x + b$$ 其中，w为权值，x是输入，y是输出...回归器的优化与分类器类似，回归器也是通过梯度优化的，一般来说分类问题常用均方误差函数来标定结果的质量（即代价函数）$$L(w,b) = \sum (y - y')$$ 其中y为模型输出，y'为期望值...reshape(-1) y_test = ss_y.transform(y_test.reshape(-1,1)).reshape(-1) print(y_train.shape) (379,) 模型训练线性回归模型...(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=False) SGD回归模型 from sklearn.linear_model import

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Python机器学习教程—线性回归的实现（不调库和调用sklearn库）

本文尝试使用两个版本的python代码，一个是不调用sklearn库版本，另一个是调用sklearn库版本的 ---- 线性回归介绍什么是线性回归？...那么线性回归中最难的部分也就是模型训练的部分——怎么寻找到最适合的斜率和截距，也就是公式中的线性回归实现（不调用sklearn库）首先设定数据，是员工的工龄（年限）对应薪水（千元）的数据，使用散点图观察一下大致是否符合线性回归的情况...',linewidth=2,label='Regression Line') 结果如下图线性回归实现（调用sklearn库）真正在应用上，可以直接使用python的sklearn库中的函数，只需几行代码就可完成线性回归...sklearn提供的线性回归相关的API 整个线性回归的训练过程都已在model中定义好，只需将训练数据放在model.fit()中就可以自动去进行训练，而将要预测的数据放到predict()中即可。...调用库函数进行多元线性回归上面所举的例子是一元线性回归，那么与之类比的多元线性回归，也就是考虑x1，x2，x3...这样多个特征对输出y的影响和它们之间的关系。

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机器学习-对数几率回归（逻辑回归）算法

找一个单调可微函数将分类任务中的真实标记与线性回归模型的预测值联系起来，是一种广义线性回归。比如给定身高和体重数据，通过线性回归算法训练模型后，可以得到身高体重的回归方程，从而得到预测值。...现需要根据身高体重来判断胖瘦，即二分类任务，也就是要根据回归方程来转换成分类，定义激活函数，转为0~1之间的值，即对数几率回归的输入就是线性回归的输出—— z=\bold w^T\bold x+ b 。...线性回归可参考：：回归-线性回归算法（房价预测项目）激活函数 ---- 激活函数就是将预测值 z=\bold w^T\bold x+ b 转换为0/1值。...") # 读数据 data.replace({'M': 1, 'F': 0, 'YES': 1, 'NO': 0}, inplace=True) # 数据转换 x = data.iloc[:, 0:...）博主首页：https://wzlodq.blog.csdn.net/ 来都来了，不评论两句吗如果文章对你有帮助，记得一键三连❤

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用ChatGPT做数据分析与挖掘

以下是通过ChatGPT给小白介绍什么是一元线性回归原理的案例。...以下是ChatGPT给出的答复：好的，我会尽量用简单的语言来解释线性回归的原理。线性回归的原理：假设我们有一堆数据，比如一组关于房子大小和价格的信息。...我们想知道，房子的大小对价格有没有影响，而且影响程度是多少。线性回归就像是在尝试找到一条直线，通过这条直线来最好地拟合已知的数据点。...简而言之，线性回归就是试图用一条直线来最好地描述已知数据，并利用这条直线来预测未知数据的方法。...从ChatGPT给出的答复可知，一元线性回归就是一条直线（），我们希望利用变量和的已知数据，求出斜率和截距的值。

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Python快速构建神经网络

当然机器学习还有其它一些形式，我们不继续讨论。 2.2、如何学习？对于机器学习来说，如何学习是一个非常重要的问题。其中已经出现了许多优秀的算法，这些算法的作用都是告诉机器如何学习。...比如线性回归、逻辑回归、K近邻、决策树、神经网络等。机器学习算法可以说是机器学习的灵魂。我们今天要实现的神经网络也是一种机器学习算法，他是建立在逻辑回归的基础之上的，而逻辑回归又建立在线性回归之上。...3.1、线性回归在前言中，我们介绍了一个简单的函数：其实它就是线性回归的基础。线性回归算法就是找到一组最优的w b，让我们得到最接近真实的结果。...线性回归算法的实现被封装在了sklearn.linear_model中的LinearRegression，我们可以直接使用： import numpy as np from sklearn.linear_model...因为是一个二分类问题，所以这里的输出层有两个节点。下面输出的结果： 0.9210526315789473 我们调用mlp.score评估模型的好坏，92%的准确率也算是一个非常优秀的结果了。

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机器学习之sklearn基础教程

(X_train) 标签编码（Label Encoding）虽然sklearn不直接提供标签编码的类，但可以使用LabelEncoder对目标变量进行编码。...下面是一些常用的回归算法：线性回归（Linear Regression）：线性回归用于建立连续数值输出与一个或多个输入特征之间的线性关系。...多项式回归（Polynomial Regression）：多项式回归是线性回归的扩展，通过引入多项式特征来处理非线性关系。它能够拟合更复杂的数据分布，特别是当数据呈现非线性趋势时。...岭回归（Ridge Regression）：岭回归是一种正则化的线性回归方法，用于处理共线性问题（即特征之间高度相关）。...这些回归算法各有优势和适用场景，以下是一个使用线性回归进行预测的简单例子：线性回归预测 from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.linear_model

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机器学习入门 9-6 在逻辑回归中使用多项式特征

回忆一下，其实在线性回归的时候做过近乎同样的事情，解决非线性数据的回归问题，为线性回归引入多项式项。...其中橙色的点是那些y = 1的样本点，蓝色的点是那些y = 0的样本点。首先尝试一下，在不添加多项式项的情况下分类上面非线性分布的样本点，得到的分类结果以及决策边界是怎样的？...逻辑回归算法本身就是使用一根直线来对特征平面进行划分的，对于上面这样的非线性数据这根直线决策边界显然有非常多的错误分类，所以最终的模型的分类准确度只有60%左右。...看看引入多项式的逻辑回归算法的分类准确度是多少？分类准确度为95%，相比于只使用逻辑回归的60.5%要好很多。接下来绘制对应的决策边界。...通过Sklearn中对逻辑回归的封装就会发现，Sklearn建议我们使用逻辑回归算法的时候进行模型正则化的操作。 ?

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Python中线性回归的完整指南

线性回归非常适合回答以下问题： 2个变量之间是否存在关系？关系有多强？哪个变量贡献最大？如何准确估计每个变量的影响？能准确预测目标吗？这种关系是线性的吗？（杜）有互动效应吗？...那么一次对一个特征进行线性回归吗？当然不是。只需执行多元线性回归。该方程与简单线性回归非常相似; 只需添加预测变量的数量及其相应的系数： ? 多元线性回归方程。...因此使用F统计量来避免将不重要的预测因子视为重要的预测因子。评估模型的准确性就像简单的线性回归一样，R²可以用于多元线性回归。...import LinearRegression from sklearn.metrics import r2_score import statsmodels.api as sm 阅读数据假设下载了数据集...让看看多元线性回归是否会表现得更好。多元线性回归模型就像简单的线性回归一样，将定义特征和目标变量，并使用scikit-learn库来执行线性回归。

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机器学习入门 11-9 SVM思想解决回归问题

比如前面介绍的线性回归算法定义拟合的方式就是让样本点到预测的这根直线的MSE的值最小。...b sklearn中的SVC sklearn针对SVM的思想解决回归问题提供了封装好的SVR类（support vector regression）。...LinearSVR和前面介绍的LinearSVC相对应，只不过LinearSVR是使用线性SVM的思想来解决回归问题，而LinearSVC是使用线性SVM的思想来处理分类问题（SVR: support...类似于SVC（LinearSVC为线性分类器，而SVC为非线性分类器），在sklearn.svm模块中还有SVR类，对于SVR类来说我们可以传入不同的核函数进行计算，实例化SVR类时构造函数中参数的设置和之前介绍的...一定要注意我们不能仅仅看一次train_test_split得到的score值，很有可能此时模型已经对样本点过拟合，得到的score值并不准确，此时可以使用交叉验证的方式来得到更加准确的score值。

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【玩转 Cloud Studio】12行代码，入门机器学习

这并不是什么夸张，接下来，我将带你实际操作一个12行的线性回归机器学习模板，在这个模板上稍作修改，你也能够有一个完全属于自己的机器学习模型。...# 这个模板是线性回归的from sklearn.linear_model import LinearRegression #线性回归工具包from sklearn.metrics import mean_squared_error...,mean_absolute_error,r2_score #这是用来检验线性模型的工具包from sklearn.datasets import load_iris #sklearn内置的一个鸢尾花数据集...3行代码，首先是选择模型，这里选择的是【线性回归：LinearRegression】，然后让模型在训练集上做训练，最后再用测试集的x产生模型对测试集的预测结果。...一样，SPSS也能够通过不超过5步的点击得到一个线性回归模型（如下图所示），但是，它的结果如果没有系统学习，相信没有人能够理解。

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回归-线性回归算法（房价预测项目）

文章目录简介损失函数优化算法正规方程梯度下降项目实战简介 ---- 线性回归（Linear Regression）是回归任务中最常见的算法，利用回归方程对自变量和因变量进行建模，且因变量和自变量之间是线性关系而得名...其中，只有一个自变量则称为一元线性回归，包含多个自变量则成为多元线性回归。...如下图，根据已知数据点（蓝色），建模得到红色的回归方程，表示自变量和因变量关系，从而可以输入新的自变量，得到预测值（因变量）。...sklearn库提供了两个线性模型API： LinearRegression()正规方程 fit_intercept：默认True，是否计算偏置 normalize：默认False，是否中心化 copy_X...）博主首页：https://wzlodq.blog.csdn.net/ 来都来了，不评论两句吗如果文章对你有帮助，记得一键三连❤

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【机器学习】分类与回归——掌握两大核心算法的区别与应用

示例：线性回归（Linear Regression）用于回归 import numpy as np from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection...模型不同：分类：常用的模型如逻辑回归、KNN、支持向量机等。回归：常用的模型如线性回归、岭回归、支持向量回归等。 5. 常见的分类算法 1....数据的规模与维度：不同的算法对数据规模和维度有不同的处理效果，如 SVM 适用于高维数据，而线性回归适用于低维数据。...计算资源：一些复杂的算法如支持向量机和神经网络需要大量计算资源，而简单的模型如线性回归和 KNN 相对较快。 8....案例2：使用线性回归预测房价 # 加载房价数据并应用线性回归模型预测 # 类似上面展示的线性回归示例 9.

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【机器学习】深入探索机器学习：线性回归算法的原理与应用

同方差性：误差项的方差在所有观测值中都是相同的，即误差项的分布是稳定的。这些假设条件确保了线性回归模型的准确性和可靠性。然而，在实际应用中，这些假设条件可能并不总是完全满足。...线性回归算法的实现介绍了这么多我们来一个简单的示例代码：线性回归算法代码示例(伪代码)（Python） # 导入必要的库 from sklearn.model_selection import...残差图显示了每个数据点的预测误差，有助于识别异常值或模型可能存在的问题优化线性回归模型性能的几种常用方法：特征选择与特征工程：通过特征选择和特征工程帮助我们提高模型对新数据的预测准确性交叉验证...即使只有一个离群点，也可能对模型的拟合产生较大影响，从而影响预测的准确性只能处理单个自变量：一元线性回归模型只能处理一个自变量，无法处理多个自变量之间的相互影响关系。...这在实际问题中可能会限制其应用未来展望非线性关系的处理：随着算法研究的深入，未来的线性回归算法可能会结合其他技术（如神经网络、多项式回归等）来处理非线性关系，从而提高模型的适应性和预测准确性多变量处理能力的增强

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【机器学习监督学习】：从原理到实践，探索算法奥秘，揭示数据标注、模型训练与预测的全过程，助力人工智能技术应用与发展

本文将详细介绍五种经典的监督学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林。...线性回归（Linear Regression）基本概念线性回归是监督学习中用于处理回归问题的一种基本算法。它通过线性组合输入特征来预测目标变量的连续值。...线性回归假设目标变量与输入特征之间存在线性关系。数学模型线性模型：目标：最小化预测值与真实值之间的误差。...当决策树用于回归问题的时候，每个叶子节点就是一个一个实数值。基本概念随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性。 6.2....评估指标包括分类报告和准确率。 8. 总结本文详细介绍了五种经典的监督学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林。

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机器学习 — 多项式回归

前言在面对一些简单的线性问题时。线性回归能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系。但对于复杂的非线性数据问题时。线性回归的效果就大大不如意了。...对特征数据进行多项式变化，再使用线性回归的做法就能提高模型的拟合效果，这种方法就是多项式回归。上面图中可以看到线性回归不能准确描述数据关系。...在多项式中集成了一次方、二次方、三次方、四次方后使用线性回归就能完美拟合数据的非线性关系。...中多项式回归 (LinearRegression) 多项式回归本质上是线性回归,线性回归损失函数： l o s s = ω m i n 1 2 n s a m p l e s ∣ ∣ X ω − y...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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机器算法｜线性回归、逻辑回归、随机森林等介绍、实现、实例

1 线性回归 1.1 线性回归简介线性回归是一种基本的回归分析，用于预测一个因变量（目标变量）基于一个或多个自变量（特征）的值。...）训练数据和测试数据创建线性回归模型对象使用训练数据拟合模型使用模型进行预测输出预测结果和实际结果的比较 1.3 线性回归代码示例下面是一个简单的线性回归的示例 # 导入所需的库...2.1 逻辑回归简介逻辑回归是另一种从统计领域借鉴而来的机器学习算法，与线性回归相同，不同的是线性回归是一个开放的值，而逻辑回归更像是做一道是或不是的判断题，在二分问题上是首选方法。...print("预测值:", y_pred) print("实际值:", y_test) print("准确率:", accuracy_score(y_test, y_pred)) 预测结果的准确度...线性回归可以通过两种方式实现： scikit-learn：如果不需要回归模型的详细结果，用sklearn库是比较合适的。 statsmodels：用于获取回归模型详细统计结果。

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机器学习-线性回归算法（房价预测项目）

简介线性回归（Linear Regression）是回归任务中最常见的算法，利用回归方程对自变量和因变量进行建模，且因变量和自变量之间是线性关系而得名，从而可以根据已知数据预测未来数据，如房价预测、PM2.5...其中，只有一个自变量则称为一元线性回归，包含多个自变量则成为多元线性回归。...如下图，根据已知数据点（蓝色），建模得到红色的回归方程，表示自变量和因变量关系，从而可以输入新的自变量，得到预测值（因变量）。...) print("均方误差：", mean_squared_error(y_test, y_pre)) 使用深度学习-Pytorch库求解，可查看另一篇博客Pytorch-张量tensor详解（线性回归实战...）原创不易，请勿转载（本不富裕的访问量雪上加霜）博主首页：https://wzlodq.blog.csdn.net/ 来都来了，不评论两句吗如果文章对你有帮助，记得一键三连❤

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机器学习篇(六)

需要用到的模块： sklearn.externals.joblib 保存：joblib.dump() 加载：joblib.load() 以机器学习篇(五)中的线性回归为例，保存这个模型....逻辑回归长用于:广告点击,是否为垃圾邮件等等。不管是广告点击还是是否为垃圾邮箱,这些都是简单的二分类问题.也就是说逻辑回归擅长于二分类问题。逻辑回归的公式和线性回归公式是一样的。...所以线性回归中的问题,在逻辑回归中一样会遇见。比如过拟合等。逻辑回归将一个线性回归的输入转换成了一个分类问题。这就是逻辑回归的核心。这个核心叫做sigmoid函数。...在逻辑回归中使用的损失函数是：对数似然损失函数。对数似然损失函数的值越小，说明预测的类别准确率就越高。...# 导入线性回归算法 from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 导入分割数据集 from sklearn.model_selection

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银行风控案例：Logistics模型预测银行贷款违约

广义线性回归去掉了这条假设，用一个联函数来描述解释变量与响应变量的关系。普通线性回归作为广义线性回归的特例使用的是恒等联连函数，将解释变量的通过线性组合的方式来联接服从正态分布的响应变量。...响应变量是一个像线性回归中的解释变量构成的函数表示，称为逻辑函数，如下所示： ?...在逻辑回归中，t 是解释变量的线性组合，公式如下： ? 对数函数（logit function）是逻辑函数的逆运算： ? 定义了逻辑回归的模型之后，我们用它来完成一个分类任务。...Logistic 回归（LR）就是一个被logistic方程归一化后的线性回归，仅此而已。...预测类别实际类别 0（预测不违约）1（预测违约）0（实际不违约）TNFP1（实际违约）FNTP from sklearn.metrics import confusion_matrix import

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多重共线性检验-方差膨胀系数（VIF）-相关系数（机器学习）sklearn

-方差膨胀系数（VIF） 1、✌ 原理：方差膨胀系数是衡量多元线性回归模型中多重共线性严重程度的一种度量。...它表示回归系数估计量的方差与假设自变量间不线性相关时方差相比的比值。 2、✌ 多重共线性：是指各特征之间存在线性相关关系，即一个特征可以是其他一个或几个特征的线性组合。...例如： x1=[1,2,3,4,5] x2=[2,4,6,8,10] x3=[2,3,4,5,6] # x2=x1*2 # x3=x1+1 上述x2，x3都和x1成线性关系，这会进行回归时，影响系数的准确性...from sklearn.linear_model import LogisticRegression # AUC和准确度 from sklearn.metrics import accuracy_score...0.8194 删除账户资金 0.7821 0.8149 删除累计交易佣金 0.7586 0.7272 我们可以看出当我们删除账户资金这列特征时，分数有所上升，而AUC值下降了一点，不过影响不大，那么删除了共线性的特征是对我们模型的准确性是有作用的

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基于sklearn的线性回归器理论代码实现

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