分类: 第三章:监督学习-线性回归

8 篇文章

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RANSAC算法线性回归(波斯顿房价预测)
RANSAC算法线性回归(波斯顿房价预测)   虽然普通线性回归预测结果总体而言还是挺不错的,但是从数据上可以看出数据集中有较多的离群值,因此本节将使用RANSAC算法针对离群值做处理,即根据数据子集(所谓的内点)拟合回归模型。 RANSAC算法流程 随机选择一定数量的样本作为内点拟合模型 用模型测试其他所有的点,把落在给定范围…
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普通线性回归(波士顿房价预测)
普通线性回归(波士顿房价预测) 打印数据 特征选择 散点图矩阵   使用sns库的pairplot()方法绘制的散点图矩阵可以查看数据集内部特征之间的关系,例如可以观察到特征间分布关系以及离群样本。   本文只绘制了三列(RM、MEDV(标记)、LSTAT)特征和标记之间的联系,有兴趣的可以调用该方法查看其它…
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scikit-learn库之线性回归
scikit-learn库之线性回归   由于scikit-learn库中sclearn.linear_model提供了多种支持线性回归分析的类,本文主要总结一些常用的线性回归的类,并且由于是从官方文档翻译而来,翻译会略有偏颇,如果有兴趣想了解其他类的使用方法的同学也可以去scikit-learn官方文档查看https://sc…
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线性回归引入
线性回归   线性回归是比较经典的线性模型,属于监督学习中预测值为连续值的回归问题。   线性回归针对的是一个或多个特征与连续目标变量之间的关系建模,即线性回归分析的主要目标是在连续尺度上预测输出,而非分类标签,即预测值为连续值。 线性回归学习目标 线性模型 一元线性回归和多元线性回归 多项式回归和对数线性回…

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