文章目录线性回归+评价指标引入误差L范式介绍sklearn-线性回归评价指标多项式回归和过拟合欠拟合处理欠拟合的处理-多项式回归过拟合处理-正则化 线性回归+评价指标引入误差在回归任务中不需要归一化的操作，本身就是寻找出权重的过程，不需要将各维度进行统一约束找出特征和特征权重之间的一种组合，从而来预测对应的结果，误差的存在是必然的，回归的问题不像分类的问题，回归是一个连续值的预测，分类而是离散值的
转载
2024-01-31 18:34:24
36阅读
R语言是一种流行的统计和数据分析语言，你可以使用它来编写复杂的程序。下面是一个使用R语言实现线性回归的示例程序：# Load the data
data <- read.csv("data.csv")
# Split the data into training and test sets
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(da
转载
2023-05-23 17:54:35
228阅读
展示各类回归模型的回归线绘制方法，包括通用绘制方法以及ggplot2提供的一些回归线简单绘制方法：线性回归多项式回归loess（局部加权）回归分段线性回归样条回归稳健回归分位数回归library(ggplot2)
library(MASS)
library(splines)示例数据使用R自带的mtcars汽车数据集，研究mpg与wt这两个连续变量的关系print(head(mtcars))
#
转载
2024-03-03 08:18:54
196阅读
线性回归法目录线性回归法一.简单线性回归二. 最小二乘法三.简单线性回归的实现四.向量化五.衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE1、均方误差(MSE)2、均方根误差(RMSE)3、平均绝对误差(MAE)六.最好的衡量线性回归法的指标 R Squared七.多元线性回归和正规方程解一.简单线性回归二. 最小二乘法对b求偏导对a求偏导矩阵向量化三.简单线性回归的实现准备一些
转载
2024-02-19 12:30:54
124阅读
Python–线性回归评价指标实现一、项目背景（可不看） 最近在做非线性数据的数据预测，一头雾水，一年不学习，脑袋有问题。还记得上次做的数据是关于一个政务系统的热点问题分类模块，用了机器学习和深度学习啥的，满脸蒙，反正后面就是做完了（好多吐槽）。现在做的是关于供应链模块的需求预测，简单说目前的运作流程是：客户需求–>营业人员经验修正–>客户需求生成。面临问题：客户的需求不能保证准确性，
转载
2024-05-17 23:48:33
36阅读
目录 一、衡量线性回归法的指标 二、波士顿房产数据衡量回归算法的标准 一、衡量线性回归法的指标 1、 MSE、RMSE、MAE 对于分类问题，我们将原始数据集划分成训练数据集和测试数据集两个部分，并且使用训练数据集训练出模型，然后使用模型来预测测试数据集，然后使用测试数据集自带的真实标签值与预测值进行对比，进而得到分类准确度，
转载
2024-06-27 09:10:17
34阅读
做回归的一般步骤为：1、确定回归方程中的解释变量和被解释变量2、确定回归模型通过观察散点图确定是建立线性回归模型还是非线性回归模型3、建立回归模型4、对回归方程进行各种检验5、利用回归方程进行预测下面就对线性回归模型的建立进行详细的阐述一、获取数据 R软件里面有很内置的数据集，用data()函数可以查看到各种数据集 这里我们使用的是R软件自带的swiss数据集，这个数据集记录了瑞典1888年的生产
转载
2023-06-21 16:46:16
949阅读
在数据科学与机器学习领域，岭回归（Ridge Regression）是一种重要的线性回归分析方法。它通过引入L2正则化项来处理多重共线性问题，从而提高模型的预测能力。这篇博文将重点探讨在Python中使用岭回归的过程，以及如何计算均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）。
## 背景定位
### 适用场景分析
岭回归通常应用于以下几种情况：
- 特征之间存在着高度的相关性，导致模型的不稳定
# Python线性拟合计算RMSE
在数据分析领域，线性回归是一种广泛应用的统计方法，用于建立自变量与因变量之间的关系。在实际应用中，我们通常需要评估线性回归模型的拟合效果，而均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）是一种常用的评估指标。本文将介绍如何使用Python进行线性拟合，并计算RMSE。
## 什么是RMSE
RMSE是评估预测值和真实值之间差异的一种
原创
2024-03-18 04:17:26
239阅读
目录一元线性回归一元线性回归建模的大致思路如下：1. 确定因变量与自变量之间的关系1.1 查看变量间有没有相关关系1.2计算相关系数1.3 检验相关系数2.建立模型，并对模型进行估计和检验2.1 回归模型的拟合2.2 计算回归系数的置信区间2.3 绘制拟合图3.利用回归方程进行预测3.1 利用回归方程进行预测3.2 绘制置信带和预测带3.3 计算 x0 = 500 时销售收入的点预测值、置信区间
转载
2023-06-21 15:11:55
268阅读
预设：导入相关包，设置相关数据（这里借鉴了这位博主的笔记，很详实Google TensorFlow课程 编程笔记（2）———使用TensorFlow的基本步骤）from __future__ import print_function
from IPython import display #display模块可以决定显示的内容以何种格式显示
from matplotlib import c
转载
2024-06-22 12:41:08
21阅读
# 使用Python实现线性最小二乘回归并计算R²和RMSE
在数据分析和机器学习中，线性回归是一种非常基础而且重要的方法。它通过用一条直线来近似描述两个变量之间的关系。本文将带你从头到尾实现一个线性最小二乘回归模型，并计算模型的R²值和RMSE（均方根误差）。
## 整体流程
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
# Python实现RMSE评估回归模型
作为一名经验丰富的开发者，我会教你如何使用Python实现RMSE（均方根误差）来评估回归模型。首先，让我们来了解一下整个流程，并用表格展示每个步骤。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据集 |
| 3 | 训练回归模型 |
| 4 | 预测 |
| 5 | 计算R
原创
2023-09-18 06:11:42
399阅读
点赞
衡量线性回归法的指标：MSE, RMSE和MAE举个栗子：对于简单线性回归，目标是找到a,b 使得尽可能小其实相当于是对训练数据集而言的，即 当我们找到a，b后，对于测试数据集而言 ，理所当然，其衡量标准可以是 但问题是，这个衡量标准和m相关。（当10000个样本误差累积是100，而1000个样本误差累积却达到了80，虽然80<100，但我们却不能说
转载
2024-02-27 22:39:46
28阅读
回归分析是关于因变量和自变量之间相关性的一种研究，因变量呢，我们常记做Y，然后它是我们感兴趣的一个研究的问题，比如说借款人是否坏客户，X是可能对Y有影响的一些自变量。这个设定一方面是基于我们的经验，就是哪一些自变量会对应变量可能有影响，另一方面呢，是基于我们对数据的一种可获取性，就比如说我手上的数据资源有这些，那我把它选过来作为一个自变量。线性回归模型式子为。去求解模型最常用的的一个方法叫做最小二
转载
2024-01-19 13:39:25
88阅读
1.线性回归简介 线性回归定义： 百科中解释我个人的理解就是：线性回归算法就是一个使用线性函数作为模型框架（y=w∗x+b）、并通过优化算法对训练数据进行训练、最终得出最优（全局最优解或局部最优）参数的过程。y：我们需要预测的数值；w：模型的参数（即我们需要通过训练调整的的值）x：已知的特征值b：模型的偏移量我们的目的是通过已知的x和y，通过训练找出合适的参数w和b来模拟x与y之间的关系，并最
转载
2023-10-07 16:45:25
142阅读
本代码参考自：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python#%E4%B8%80%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92 首先，线性回归公式：y = X*W +b 其中X是m行n列的数据集，m代表样本的个数，n代表每个样本的数据维度。则W是n行1列的数据，b是m行1列的数据，y也是。损失函数采用MSE
转载
2023-07-01 12:38:38
142阅读
在对数据集进行拟合的时候常常会用到线性拟合，以前我都是在MATLAB的拟合工具箱中对数据进行拟合，现在我学习了通过python来实现线性回归。points = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=",") # 读取数据时以逗号分割数据
learning_rate = 0.0001 # 学习率
initial_b = 0 # 初始化截距
initial_m
转载
2023-08-15 12:21:52
78阅读
LinearRegression 线性回归线性回归线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计方法 线性回归利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模 这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归 线性回归：使如y=(w.T*x+b)的线性模型似
转载
2024-01-05 22:20:00
26阅读
前言：本篇博文主要介绍线性回归模型（linear regression），首先介绍相关的基础概念和原理，然后通过Python代码实现线性回归模型。特别强调，其中大多理论知识来源于《统计学习方法_李航》和斯坦福课程翻译笔记以及Coursera机器学习课程。1.线性回归回归模型（regression model）也叫做拟合模型，通俗点解释，就是假设我们有很多数据，包含房子的面积X和对应的房价y，那么我
转载
2023-08-28 20:45:06
251阅读
