sklearn 線性回歸

在統計學中，線性回歸(linear regression)是利用稱為線性回歸方程的最小平方函式對乙個或多個自變數和因變數之間關係進行建模的一種回歸分析。這種函式是乙個或多個稱為回歸係數的模型引數的線性組合。只有乙個自變數的情況稱為簡單回歸,大於乙個自變數情況的叫做多元回歸。（這反過來又應當由多個相關的因變數**的多元線性回歸區別，而不是乙個單一的標量變數。）

通過對損失函式求導，得到模型最優的引數：a,b

import numpy as np

from sklearn import datasets
boston = datasets.load_boston() 
x = boston.data
y = boston.target
x = x[:,
5]//取第五個屬性的值
x = x[y <
50.0
] y = y[y<
50.0
] x = x.reshape(-1
,1)//將陣列轉為矩陣
y = y.reshape(-1
,1)//將陣列轉為矩陣
多元線性回歸模型
mse、rmse、mae、r squared等評測指標
//sklearn 中的mse(均方誤差 mean squared error)
// sklearn 中的mae(平均絕對誤差 mean absolute error)
// sklearn 中的r squared
from sklearn.metrics import r2_score
r2_score(y_test,y_predict)

sklearn 線性回歸 sklearn 線性回歸

sklearn 線性回歸 資料集匯入，以及模型的建立，和線性回歸的應用。import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets,linear model from sklearn.metrics ...

Sklearn實現線性回歸

sklearn是機器學習中常用的第三方模組，對常用的機器學習方法進行了封裝，包括回歸 regression 降維 dimensionality reduction 分類 classfication 聚類 clustering 等方法。今天我們用sklearn實現乙個最簡單的線性回歸模型。coding...

六 Sklearn線性回歸

參考url 最廣為人知的線性模型 將資料擬合成一條直線。直線擬合的模型方程為y ax b，其中a是直線斜率，b是直線截距。linearregression評估器除了簡單的直線擬合，它還可以處理多維度的線性回歸模型 y a0 a1x1 a2x2 裡面有多個x變數 從幾何學的角度看，這個模型是擬合三維空...