一，第一个模型---Books之前用命令行创建了一个叫books的应用程序，现在需要给这个模块添加“骨骼”和“肌肉”。“骨骼”就是模型--->需要声明这个模块的基本构成组件“肌肉”算是页面--->都写在了view.py中了首先，书这个物品要有作者来写，写完之后需要有出版社来发行，作者有姓名，email，头像等出版社有名称，地址，所在城市，省，国家，网站等书有书名和出版日期现在用代码来描
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2023-06-13 23:10:43
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1、输出用print()在括号中加上字符串，就可以向屏幕上输出指定的文字。 print('hello, world') 输入以上代码，执行后输出： hello, world事实上，任何基本类型都可以用print()函数输出。默认输出是换行的，如果要实现不换行需要在变量末尾加上 end=""： x="a"
y="b"
# 换行输出
print( x )
print( y )
print('-
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2024-09-09 12:49:12
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回归分析线性回归（普遍解法最小二乘法）步骤：1、读取数据2、画出散点图，求x和y 的相关系数：plt.scatter(x,y),x和y是dataframe3、估计参数模型，建立回归模型：lrModel=LinearRegression()4、训练模型: lm.fit(x,y)5、对回归模型进行检验: lm.score(x,y)6、利用回归模型进行预测: lm.pr
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2024-01-11 09:40:18
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# Python中sklearn模型的r2怎么算
在机器学习中，R2（也称为决定系数）是评估回归模型性能的常用指标之一。sklearn是Python中一个常用的机器学习库，提供了很多用于构建和评估模型的工具。本文将介绍如何使用sklearn计算模型的R2值，并提供一些代码示例。
## 什么是R2
R2是衡量回归模型对目标变量的解释能力的指标，它的取值范围在0到1之间。R2等于1表示模型能完美
原创
2024-01-20 09:50:46
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线性回归模型线性回归就是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。通过构建损失函数，来求解损失函数最小时的参数w ： 假设：数据集，， 假设X和Y之间存在线性关系，模型的具体形式为 通常有两种办法求解回归系数：最小二乘：我们需要衡量真实值与线性回归模型的预测值之间的差距，在这里我们和使用二范数的平方和L(w)来描述这种差距，即： 因此，我们需要找到使得最小时对
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2024-07-25 13:15:14
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Light Gradient Boosted Machine，简称LightGBM，是一个开源库，提供了梯度提升算法的高效实现。LightGBM 通过添加一种自动特征选择以及专注于具有更大梯度的提升示例来扩展梯度提升算法。这可以显着加快训练速度并提高预测性能。因此，当使用表格数据进行回归和分类预测建模任务时，LightGBM 已成为机器学习竞赛的事实上的算法。因此，它应为梯度提升方法以及极限梯度提
# Python中的线性回归模型及其R²评估指标
线性回归是机器学习和统计学中最简单且最常用的模型之一。其目的是通过建立输入特征（自变量）与输出结果（因变量）之间的线性关系来进行预测。在这篇文章中，我们将探讨线性回归模型的基本概念、Python实现，以及如何使用R²指标来评估模型性能。
## 线性回归的基本概念
简单线性回归的数学模型可以表示为：
\[
y = wx + b
\]
其中：
原创
2024-08-19 03:50:25
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一、dropoutkeras.layers.Dropout()二、正则化简单来说，正则化是一种为了减小测试误差的行为(有时候会增加训练误差)。我们在构造机器学习模型时，最终目的是让模型在面对新数据的时候，可以有很好的表现。当你用比较复杂的模型比如神经网络，去拟合数据时，很容易出现过拟合现象(训练集表现很好，测试集表现较差)，这会导致模型的泛化能力下降，这时候，我们就需要使用正则化，降低模型的复杂度
目录1. 概念2. 计算方法3. python 代码4. 举个例子5. sklearn 直接调用 1. 概念拟合优度（Goodness of Fit） 是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R²。R² 最大值为 1。R² 的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R² 的值越小，说明回归直线对观测
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2023-06-25 14:50:49
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1、经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”(error rate)，即如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m；相应的，1-a/m称为“精度”(accuracy)，即“精度=1一错误率”。更一般地，我(学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”(error)，学习器在训练集上的误差称为“训练误差”(training error)或“经
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2023-11-02 00:53:58
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# 回归拟合模型 R² 比较的实现指南
回归分析是统计学中重要的工具，能够帮助我们理解变量之间的关系。作为一名开发者，掌握如何实现回归拟合模型并计算 R² 值是非常重要的技能。本文将引导你完成这一流程，适合刚入行的小白。我们将分步进行，并在每一步提供代码示例与详细说明。
## 整体流程
以下是实现回归拟合模型 R² 比较的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
# Python 计算模型拟合效果 R²
在数据科学和机器学习的领域，模型的拟合效果是一个重要的评价指标。模型的拟合效果可以帮助我们了解所用模型的预测能力，以及它在处理特定数据时的表现。R²（决定系数）就是一个常用的度量拟合效果的指标。本文将详细介绍如何使用Python计算R²，并通过代码示例和可视化图表来帮助您更好地理解R²的含义。
## 什么是 R² 值？
R²值是一个介于0与1之间的数
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、安装rpy2之前的操作1、安装R语言二、安装rpy2库1.安装时注意rpy2库与python版本的适配问题2.检验rpy2库是否安装完成总结 前言R语言和python都是两个强大的语言，各有其用，人们常说，人生苦短，我选python3+R。本文只是记录安装以及使用在python中调用rpy2库的几个注意的地方一、安装
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2023-12-17 09:53:37
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3种常见的回归模型：
线性回归（预测连续型变量比如婴儿出生体重），逻辑回归（预测二元变量比如过低出生体重与正常出生体重），泊松分布（计数比如每年或每个国家过低出生体重婴儿人数）我们以gamlss.data包提供的usair数据集进行研究，US空气污染数据集。我们希望预测根据城市面积（以人口规模/千人为统计依据）估计的空气污染程度（这里也就是数据集中的x3
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2024-03-16 07:35:42
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介绍 统计学是数据科学和任何数据分析的基础。良好的统计学知识可以帮助数据分析师做出正确的商业决策。一方面，描述性统计帮助我们通过数据的集中趋势和方差了解数据及其属性。另一方面，推断性统计帮助我们从给定的数据样本中推断总体的属性。了解描述性和推断性统计学知识对于立志成为数据科学家或分析师至关重要。为了帮助您提高统计学知识，我们进行了这次实践测试。测试涉及描述性和推断性统计。测试题提供了答案
机器学习三要素机器学习的三要素为：模型、策略、算法。模型：就是所要学习的条件概率分布或决策函数。线性回归模型策略：按照什么样的准则学习或选择最优的模型。最小化均方误差，即所谓的 least-squares(在spss里线性回归对应的模块就叫OLS即Ordinary Least Squares)： 算法：基于训练数据集，根据学习策略，选择最优模型的计算方法。确定模型中每个θi取值的计算方
、 使用XGB Regressor Fit建模训练，本文以实践为主，原理略过，重点看代码和参数，欢迎读者反馈指导。回顾需求，工控案例简述由于各个工控系统分散独立控制各自设备， 其数据采集自采自用，与早期政企信息化建设原理一样，形成了大量信息孤岛，但是，存在较大差别是工控往往是实时系统，虽然产生了大量数据，同时也存在各个工控系统的时钟不一致的现象。为了解决数据相关需求，需要尽量模拟统一时钟的数据，因
其实r 是只读，只能读不能写，这是很明确的，但是r+是可读写，变成r+后还没太明白到底加了什么，还是照样写不了，有没有这样的体验呢,如下代码，只读时f = open("test.txt", 'r', encoding="utf-8") # 文件句柄
f.write("we are heros\n")
data = f.read()
print(data, type(data))
f.close
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2024-05-16 12:38:37
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幸好有LTL垫底，CTL也不难。同LTL一样，CTL也支持时序操作符G, F, X, U。不同的是，CTL规定，这些时序操作符前必须加上路径量词A或者E。路径量词A表示从当前状态开始所有的路径，路径量词E则表示从当前开始某些路径。这同一阶谓词逻辑里的全称量词¼以及存在量词½类似。将A、E同G、F、X、U结合起来，我们就有了如下的基本操作符：AG(φ): 在任何路径上，公式φ永远为真。
最近我们被客户要求撰写关于ARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。在事物的发展过程中，常表现出复杂的波动情况，即时而波动的幅度较缓，而又时常出现波动集聚性(VolatilitY clustering),在风险研究中经常遇到这种情况。恩格尔(Engle)在1982年提出了用来描述方差波动的自回归条件异方差模型ARCH (Autoregressive conditional heteroskeda
