一、为什么有CART回归树 以前学过全局回归，顾名思义，就是指全部数据符合某种曲线。比如线性回归，多项式拟合（泰勒）等等。可是这些数学规律多强，硬硬地将全部数据逼近一些特殊的曲线。生活中的数据可是千变万化。那么，局部回归是一种合理地选择。在斯坦福大学NG的公开课中，他也提到局部回归的好处。其中，CART回归树就是局部回归的一种。二、CART回归树的算法流程 注意到，（1）中两步优化，即选择最优
ML之ME/LF：机器学习中回归预测模型评估指标之“调整确定系数R2”的简介、代码实现之详细攻略目录回归预测模型中常用的评估指标“调整确定系数R2*”的简介1、R²的缺点——调整确定系数Adjusted R2(R2*)的引入2、R²和R2*的对比3、调整确定系数R2的使用方法回归预测模型中常用的评估指标“调整的R2”的代码实现回归预测模型中常用的评估指标“调整确定系数R2*”的简介1、R²的缺点—
回归算法 回归算法实际上是一个迭代算法。R² 衡量的是1-我们的模型没有被捕获到的信息量占真实标签中所带的信息量的比例。R²越接近于1越好。训练好的模型在测试集和训练集上表现的都非常不好——欠拟合欠拟合原因：模型学习到的样本特征太少解决：增加样本的特征数量(多项式回归)过拟合原因：原始特征过多，存在一些嘈杂特征解决：进行特征选择，消除关联性大的特征(很难做)正则化之岭回归线性回归也可以回归出一条曲
机器学习(二)线性模型—线性回归2.1 线性回归 2.1.1 基本形式： 给定样本x=(x1,x2,...,xd)
x
=
(
x
1
逻辑回归（理论） 目录一、概论1、何为逻辑回归2、映射函数的引入3、伯努利分布二、损失函数的推导三、用逻辑回归实现多分类1、间接法：HardMax2、直接法：SoftMaxⅠ SoftMax的引入Ⅱ SoftMax的计算Ⅲ 引入SoftMax后的损失函数：交叉熵四、实战部分 一、概论 1、何为逻辑回归逻辑回归（Logistic Regression）是一种分类方法，主要用于二分类问题（即输出只
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2023-08-10 13:14:24
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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
假设对于输入数据X(x1，x2……xn)，输出数据y，对于线性回归我的简单理解就是线性拟合。因为为之前就对拟合这个词比较熟悉，对于最小二乘也是比较熟悉的。对于输入数据X，输出数据y，线性回归的基础公式为： 其中x1，x2……xn表示的是数据X的特征，而x0=1是固定的。我们希望根据已经给定的m个数据集da
回归模型的性能的评价指标主要有：RMSE(平方根误差)、MAE（平均绝对误差）、MSE(平均平方误差)、R2_score。但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏。这就需要用到R2_score，实际使用时，会遇到许多问题，今天我们深度研究一下。预备知识搞清楚R2_score计算之前，我们还需要了解几个统计学概念。若用$y_i$表示真实的观测值，用$\bar{y}$表示真实观测
# Python中回归计算R²的科普
在机器学习和统计学中，R²（R squared）是一种常用的回归模型评价指标，用于衡量模型对数据方差的解释能力。R²的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型对数据的拟合程度越好。
Python是一种流行的高级编程语言，拥有丰富的数据科学工具和库，其中包含用于计算R²的函数。在本文中，将介绍如何使用Python中的机器学习库scikit-learn来计算回归
# Python线性回归R2实现指南
## 引言
在机器学习领域，线性回归是一种广泛应用的算法，用于预测连续变量的值。R2（R平方）是衡量线性回归模型拟合效果的指标，它表示因变量的变异性能被模型所解释的比例。在本篇文章中，我们将讨论如何使用Python实现线性回归并计算R2值。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看一下整个实现过程的步骤。下面的表格展示了实现线性回归R2的步骤及其相应的操作。
原创
2023-09-02 16:25:19
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回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中，我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。一、线性回归的假设是什么？线性回归有四个假设：线性：自变量（x）和因变量（y）之间应该存在线性关系，这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。正态性：残差应该是正态分布的。同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相
文章目录1. 线性回归从零开始实现1.1 生成数据集1.2 读取数据集1.3 初始化模型参数1.4 定义模型1.5定义损失函数1.6 定义优化算法1.7 训练2. 线性回归简洁实现2.1 生成数据集2.2 读取数据集2.3 定义模型2.4 初始化模型参数2.5 定义损失函数2.6 定义优化算法2.7 训练3. 完整程序代码 1. 线性回归从零开始实现1.1 生成数据集我们根据带有噪声的线性模型构
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
最小二乘回归w = read.table
> w = read.table("COfreewy.txt",header = T)
> a = lm(CO~.,w)
> summary(a)
Call:
lm(formula = CO ~ ., data = w)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
# 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：
人工智能与机器学习——初识线性回归 文章目录人工智能与机器学习——初识线性回归一、任务要求二、任务过程1.数据分析2.用jupyter编程3.用jupyter编程，借助skleran三、总结 一、任务要求1.用excel中数据分析功能做线性回归练习。分别选取20、200、2000（或20000）组数据，进行练习。记录回归方程式、相关系数R2 ;2.用jupyter编程（不借助第三方库），用最小二乘
# 理解线性回归和R2
线性回归是一种用于建立变量之间关系的统计模型。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来进行线性回归分析。而R2（R squared）则是评估模型拟合程度的常用指标，它表示拟合的好坏程度，其取值范围为0到1，越接近1表示模型拟合得越好。
## 线性回归的原理
线性回归是一种线性模型，通过找到一条最佳的直线来拟合数据点，使得模型的预测值与实际值之间的误差
# 注：使用线性回归算法的前提是，假设数据存在线性关系，如果最后求得的准确度R < 0，则说明很可能数据间不存在任何线性关系（也可能是算法中间出现错误），此时就要检查算法或者考虑使用其它算法；一、功能与特点 1）解决回归问题 2）思想简单，实现容易 # 因为算法运用了很多的数学推到，使计算机实现变得容易 3）许多非线性模型的基础 4）结果具有很好的可解释性 # 算法系统通过学习数据，
18 多元回归与模型回归1.总体多元回归的定义2.多元回归的指标我们说它的残差是 %y-\hat{y}$，。在一元线性回归中，我们说这是实际数据点与回归线之间的垂直距离，在多元回归中，我们说这是数据点和回归平面（或超平面）之间的垂直距离。此外，3类平方和还有R方依然可以使用： 我们给出方差分析表： （测试统计F） 看R方的变化，只要有新的预测变量加入模型时，R2的值总是会上升。如果新变量是
