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1
回答
如何用
Sklearn
模拟多重共
线性
?
、
、
、
我想看看多重共
线性
对
线性
回归
模型有什么影响,但我需要能够生成多个共线数据,在这里我可以改变特征的数量和这些特征之间的共
线性
。我看过
Sklearn
的函数,它允许生成多个特性,但据我所知,这些特性都是不相关的,对吗?如果是这样的话,有没有人知道我如何能够改变这些特征之间的相关性,或者使用不同的方法来生成一个
线性
多共线数据集来训练
Sklearn
的
线性
回归
模型?
浏览 12
提问于2021-12-20
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1
回答
使用
sklearn
.linear_model.Ridge描述训练数据的最佳方法
线性
病态问题?
、
、
、
、
问题陈述:我正在处理一个
线性
方程组,它对应于一个不适定的逆问题。我可以在Python中手工应用Tikhonov正则化或岭
回归
,并获得对我的问题足够精确的测试数据的解决方案。我想尝试使用
sklearn
.linear_model.Ridge来解决这个问题,因为我想在这个包的
线性
模型部分()中尝试其他机器学习方法。我想知道在这种情况下使用
sklearn
是否使用了错误的工具。与我自己在Python中应用岭
回归
方程时不同,来自
sklearn
.linear_model.Ridge的
浏览 2
提问于2021-03-28
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1
回答
与简单的
线性
回归
相比,使用
线性
核产生的结果与单纯的
线性
回归
有很大的不同。
、
、
我对核
回归
的理解是,当使用
线性
核进行无惩罚的岭
回归
时,结果应该类似于
线性
回归
。在玩具的例子中,
线性
回归
有更好的Rsq。我如何“解决”这个问题,或者我可能做错了什么-一个新手的内核
回归
。
线性
核
回归
的分值在-3左右,
线性
回归
的分数约为50%。from
sklearn
.datasets import load_diabetes from
sklearn
浏览 4
提问于2022-09-16
得票数 0
2
回答
如何使用scikit-learn进行高斯/多项式
回归
?
、
、
scikit-learn是否提供了使用高斯核或多项式核执行
回归
的工具?我查看了API,但我没有看到任何API。有没有人在scikit-learn上构建了一个包来做到这一点?
浏览 0
提问于2013-12-09
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1
回答
SKlearn
中是否有函数可用于求解具有l2范数有效的大型
线性
回归
?
、
现在,我需要用L2范数(y=xw,y.shape=5,1,x.shape=5,100K+)求解一个非常大的
线性
回归
。我尝试过
sklearn
.linear_model.Ridge,但是它太慢(花费超过30分钟),那么,
SKlearn
是否有另一个函数来有效地解决一个大的
线性
回归
问题?
浏览 2
提问于2020-12-16
得票数 1
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1
回答
在机器学习中,我们能从标签中预测特征吗?
、
、
、
给定一个具有100个观测值和3个特征的数据集,再加上一个标签(
回归
)。我们用100 *4(3个特征+1个标签)数据对模型进行训练。现在,我们可以预测当标签作为输入时的特征。
浏览 0
提问于2022-08-24
得票数 0
2
回答
Sklearn
线性
回归
、
、
、
我想运行一个
线性
回归
分析,使用
Sklearn
,下面是我的代码。我得到一个错误,上面写着“预期的二维数组,得到的一维数组”。from
sklearn
.linear_model import LinearRegressionimport pandas as pd import matplotlib.pyplot
浏览 0
提问于2017-12-02
得票数 0
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1
回答
如何在Python中进行三次或高次多项式多元
回归
?
、
、
、
我认为最好的方法是执行多重
回归
。regr = linear_model.LinearRegression()然而,我的温度似乎与纬度或经度没有
线性
关系。我在想,也许我可以通过执行多项式多元
回归</em
浏览 15
提问于2019-03-04
得票数 3
1
回答
预测未来日期
、
如何预测未来日期的数据类别?示例:未来某一特定日期的区域(或按地区划分)的销售数字将以特定产品和产品类别的销售人员过去的数据为基础?对于这类问题,哪一种模式最适合?
浏览 0
提问于2019-01-19
得票数 -1
1
回答
用于多元
回归
的海运住宅地块
、
当将列传递给seaborn.residplot时,是否可以传递多个IV变量(在多元
回归
分析的情况下)? 我尝试了一些常规的方法'IV1','IV2‘等等。但它们似乎不起作用。
浏览 1
提问于2018-03-24
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2
回答
.linear_model在
sklearn
.linear_model中是什么
、
我想知道.linear_model在以下代码中的含义-我的理解是,library/module(都有相同的含义)是
sklearn
,而LogisticRegression是这个模块中的类。
浏览 12
提问于2020-07-24
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1
回答
用Python中的
sklearn
用MAE训练
线性
模型
、
、
目前,我正在尝试训练一个
线性
模型,使用python中的
sklearn
,但不是以均方误差(MSE)作为误差度量,而是使用平均绝对误差(MAE)的。具体而言,我需要一个
线性
模型,以MAE作为我在大学教授的要求。我研究过
sklearn
.linear_model.LinearRegression,因为它是OLS
回归
器,所以它没有提供替代的错误度量。因此,我检查了其他可用的
回归
器,无意中发现了
sklearn
.linear_model.HuberRegressor和
skle
浏览 2
提问于2018-05-17
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1
回答
Sklearn
AdaBooster和基础估计器
、
、
、
、
我想使用具有不同基础估计器的
sklearn
。因为它们使用,所以一般的没有太多帮助我也可以使用神经网络吗? 是什么限定了可能的基本估计者?
浏览 16
提问于2019-11-04
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1
回答
将scikit-Learn用于乘法分类模型
、
、
我可以对变量的
线性
组合进行建模:但我看不到任何方法来模拟乘法模型,也看不到任何方法来将带有分类变量的乘法模型转换为
线性
模型。
浏览 0
提问于2017-10-24
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1
回答
如何使用
回归
模型预测范围
、
、
、
我目前使用的是一个简单的
线性
回归
模型,但得到的准确度得分接近于0,因为它猜测的是一个单独的数字作为得分。
浏览 34
提问于2021-07-31
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2
回答
tree.DecisionTreeRegressor是模型树还是
回归
树?
、
、
、
我的理解是: 在
回归
树中:每片叶子的目标值计算为训练期间到达该叶的实例的目标值的平均值。在模型树中:每个叶的值是一个
线性
函数,它使用特征的子集,通过对在训练期间到达该叶的实例执行
线性
回归
来确定。是科学工具中的tree.DecisionTreeRegressor -学习
回归
树还是模型树
浏览 11
提问于2014-06-02
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2
回答
回归
在机器学习中的局限性?
、
、
、
、
我意识到这是一个
回归
问题,并使用这个学习小抄,我开始尝试各种
回归
模型。 我使用
sklearn
.linear_model.Ridge作为我的基线,在做了一些基本的数据清理之后,我在我的测试集上得到了一个糟糕的R^2分数0.12。然后我想,也许
线性
模型太简单了,所以我尝试了适合
回归
(
sklearn
.kernel_ridge.Kernel_Ridge)的“内核技巧”方法,但是它们需要太多的时间才能适应(>1小时)!针对这种情况,我使用
sklearn
.kernel_ap
浏览 2
提问于2020-05-11
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2
回答
逻辑
回归
的输入格式-在R中学习
、
在R中使用logistic
回归
时,“glm”函数(族=二项式)的数据输入可以是:(家庭)的几种格式,特别是以下格式: 对于二项式和准二项式家庭,可以通过以下三种方式之一指定响应: .我有汇总数据,表示试验成功的比例(0到1之间)和它们的等效权重,我有兴趣用它应用logistic
回归
,这在R中是微不足道的。不幸的是,我不能在这个项目中使用R,并且希望使用scikit-learn来估计logistic
回归
系数。更精确地说,我希望以一种输入的形式应用
sklearn
.linear_model.LogisticRegressi
浏览 1
提问于2016-01-06
得票数 3
3
回答
学习机器学习哪一个是好的?
到目前为止,我已经实施了
线性
回归
和logistic
回归
。除了numpy和matplotlib之外,我没有使用任何其他库。但是在互联网上,每个例子都是用
sklearn
、pandas等库来解决的。我的问题是,哪一个适合机器学习,自己实现算法,还是使用库(
sklearn
或.)? 谢谢。
浏览 0
提问于2016-07-29
得票数 0
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2
回答
无法从
sklearn
.linear_model导入LinearRegression
、
几个月来,我一直在使用iPython笔记本来学习滑板,没有问题,突然之间,我无法得到命令:去工作。Traceback (most recent call last)----> 1 from
sklearn
.linear_modelimport LinearRegression /Users/michaelreinh
浏览 14
提问于2015-12-30
得票数 2
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