lasso回歸就是在正常的線性回歸的基礎上增加乙個l1正則化項。
為啥我每次lasso都不如直接線性回歸好用？
from sklearn.linear_model import lassol1正則化項的比例
fit_intercept
預設true，是否設定偏置
normalize
預設false 是否進行標準差標準化
precompute
是否使用餘下計算的gram矩陣加速計算。
max_iter
最大迭代次數
tol
判斷迭代收斂的閾值
warm_start
是否使用上一次的訓練結果繼續訓練
coef_
train_x各個特徵的權重
n_iter
迭代次數
intercept_
train_x各個特徵的偏置
fit
predict
score
使用sklearn實現Logistic回歸
from sklearn.linear model import logisticregression看看人家寫的多好引數解釋 我寫的跟豬頭似的。penalty正則化方法，可選 dual預設false，對偶方法，一般用不到 tol停止閾值 c正則化強度 fit intercept預設true，是否使...
Sklearn實現線性回歸
sklearn是機器學習中常用的第三方模組，對常用的機器學習方法進行了封裝，包括回歸 regression 降維 dimensionality reduction 分類 classfication 聚類 clustering 等方法。今天我們用sklearn實現乙個最簡單的線性回歸模型。coding...
sklearn實現邏輯回歸
首先我們來看下面一組資料集 前面的x1與x2都表示的是年收入和年齡這兩個因素決定的是否買車的結果。開始 部分，我們先輸入x和y的變數，開始輸入資料 from sklearn import linear model x 20,3 23,7 31,10 42,13 50,7 60,5 y 0,1,1,1...