scikit-learn 通过交叉验证来公开设置 Lasso中αα 参数的对象: LassoCV 和 LassoLarsCV。 LassoLarsCV 是基于下面解释的 最小角回归 算法。对于具有许多线性回归的高维数据集， LassoCV 最常见。 然而，LassoLarsCV 在寻找 αα 参数值上更具有优势，而且如果样本数量与特征数量相比非常小时，通常 LassoLarsCV 比 LassoC
转载
2024-03-23 15:30:35
49阅读
《老饼讲解机器学习》http://ml.bbbdata.com/teach#115目录一.入参说明(一)入参分类与使用(二)入参详细列表 二.模型训练三.模型训练后的方法与属性(一) 方法(二) 属性本文讲述sklearn逻辑回归参数详解一.入参说明完整入参：clf = LogisticRegression(penalty='l2',dual=False, tol=0.0001, C=1
转载
2023-12-21 12:51:23
118阅读
sklearn逻辑回归实现更加优化，且支持多元分类场景 下面的代码展示如何用sklearn,linear_model.LogisticRegression类以及fit方法在三种花的标准化训练集上训练模型from sklearn.linear_model import LogisticRegression
lr=LogisticRegression(C=100.0,random_state=1)
l
转载
2023-09-25 19:54:02
84阅读
lasso与多项式回归1 Lasso与多重共线性1.1 Lasso 强大的特征选择能力1.2 选取最佳正则化参数2. 非线性问题：多项式回归2.1 使用分箱处理非线性问题2.2多项式回归PolynomialFeatures2.2.1多项式对数据的作用2.2.2 多项式回归如何处理非线性问题2.2.3 多项式回归的可解释性 1 Lasso与多重共线性# Lasso与多重共线性
#Lasso 全称
转载
2024-03-15 09:36:31
74阅读
文章目录二分类多分类不同惩罚的稀疏度正则化路径 二分类import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import linear_model
from scipy.special import expit
# General a toy dataset:s it's just a straight line wi
转载
2024-05-29 01:08:26
28阅读
1.1 scikit-learn参数介绍1.1.1 导入from sklearn.linear_model import LogisticRegression1.1.2 版本scikit-learn==0.21.31.1.3 参数1.1.3.1 penaltyl1、l2、elasticnet、none，默认l2l1
转载
2023-12-17 15:43:26
152阅读
目录线性回归Sigmoid函数逻辑回归逻辑回归的损失函数正则化L1正则化L2正则化L1正则化和L2正则化的区别梯度下降法梯度下降法的代数方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法的矩阵方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法分类批量梯度下降法BGD随机梯度下降法SGD小批量梯度下降法MBGD总结梯度下降的算法调优python中实现逻辑回归 线性回归提到逻辑回归我们不得不提一
转载
2023-10-11 09:44:31
154阅读
逻辑回归的常见面试点总结：（逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。）逻辑回归和线性回归的联系和区别参考原文：逻辑回归：线性回归可以预测连续值，但是不能解决分类问题，我们需要根据预测的结果判定其属于正类还是负类。所以逻辑回归就是将线性回归的(−∞,+∞)结果，通过sigmoid函数映射到(0,1)之间。线性回归决策函数：hθx=θ
转载
2024-05-20 16:30:32
44阅读
点赞
LogisticRegressionCV使用了交叉验证来选择正则化系数C。LogisticRegression需要自己每次指定一个正则化系数。除了交叉验证以及选择正则化系数C以外， LogisticRegression和LogisticRegressionCV的使用方法基本相同。logistic_regression_path类则比较特殊，它拟合数据后不能直接来做预测，只能为拟合数据选择合适逻辑回
转载
2024-03-25 15:28:30
81阅读
0.概述线性回归不仅可以做回归问题的处理，也可以通过与阈值的比较转化为分类的处理，但是其假设函数的输出范围没有限制，这样很大的输出被分类为1，较少的数也被分为1，这样就很奇怪。而逻辑回归的假设函数的输出范围是0~1。当数据集中含有误差点时，使用线性回归相应的误差也会很大。逻辑回归其实是分类算法，但是由于历史原因被称为逻辑回归。逻辑回归的假设函数以线性回归的假设函数为基础，通过S形函数进行复合形成的
转载
2024-05-04 11:26:37
36阅读
这篇主要记录数据建模中的线性回归的学习如何用Sklearn进行线性回归分析？这部分主要记录2个关键知识点：回顾回归模型原理与工作流程如何使用Python的Sklearn进行模型搭建什么是回归模型？ 线性回归都有哪些应用场景？保险行业 （用户的保费 赔付金额）旅游行业 （用户的出行次数 度假时长）电商行业 （用户网页停留时间 购物车的商品数量）注意：回归分析虽然是最常见的分
转载
2024-06-12 21:18:44
36阅读
SKlearn学习笔记——逻辑回归1. 概述1.1 名为“回归”的分类器1.2 为什么需要逻辑回归1.3 sklearn中的逻辑回归2. linear_model.LogisticRegression2.1 二元逻辑回归的损失函数2.2 正则化:重要参数penalty & C2.3 梯度下降:重要参数max_iter2.4 二元回归与多元回归:重要参数solver2.5 逻辑回归中的特征
转载
2024-03-22 15:44:54
114阅读
在 scikit-learn 中，逻辑回归的类主要是 LogisticRegression 和 LogisticRegressionCV。两者主要区别是 LogisticRegressionCV 使用了交叉验证来选择正则化系数 C；而 LogisticRegression 需要自己每次指定一个正则化系数。除了交叉验证，以及选择正则化系数 C 以外，两者的使用方法基本相同。参数sklearn 的 l
转载
2024-04-12 11:13:38
192阅读
EDA 简单描述df.describe()## 特征与标签组合的散点可视化
sns.pairplot(data=iris_all,diag_kind='hist', hue= 'target')
plt.show() 通过上图能够分析出不同的二维的特征组合对于目标类别的区分能力箱型图查看数据分布for col in iris_features.columns:
sns.boxplot(x=
转载
2023-12-18 20:56:35
384阅读
K最近邻算法使用的直接是sklearn中的KNN。 K最近邻算法属于监督学习的一种。 它既可以应用于分类，也可以应用于回归。一：K最近邻算法原理KNN用于分类KNN用于回归其思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。在scikit-learn中，K最近邻算法的K值是通过n_neighbors参数来调节的，默认值是5
转载
2024-08-12 13:51:35
163阅读
Sklearn实现逻辑回归
原创
2021-07-08 16:10:36
758阅读
sklearn.linear_model.LogisticRegression(solver='liblinear', penalty=‘l2’, C = 1.0)solver可选参数:{'liblinear', 'sag', 'saga','newton-cg', 'lbfgs'}，默认: 'liblinear'；用于优化问题的算法。对于小数据集来说，“liblinear”是个不错的选择，而“s
文章目录机器学习的sklearn库一、回归分析<1.1>线性回归1.1.1、Python实现线性回归<1.2>最小二乘法1.2.1、MATLAB实现最小二乘法1.2.2、MATLAB实现最小二乘法（矩阵变换）二、岭回归与Lasso回归<2.1>岭回归 ——（权值衰减）2.1.1、岭回归原理2.1.2、Python实现岭回归2.1.3、MATLAB实现岭回归&l
转载
2024-04-28 17:26:57
69阅读
分类算法之逻辑回归逻辑回归（Logistic Regression），简称LR。它的特点是能够是我们的特征输入集合转化为0和1这两类的概率。一般来说，回归不用在分类问题上，因为回归是连续型模型，而且受噪声影响比较大。如果非要应用进入，可以使用逻辑回归。了解过线性回归之后再来看逻辑回归可以更好的理解。优点：计算代价不高，易于理解和实现缺点：容易欠拟合，分类精度不高适用数据：数值型和标称型逻辑回归对于
转载
2024-03-25 10:24:32
215阅读
print(__doc__)# Authors: Alexandre Gramfort <alexandre.gramfort@inria.fr># Mathieu Blondel <mathieu@mblondel.org>#
原创
2022-11-02 09:48:01
73阅读
