學習記錄 sklearn線性回歸

本文旨在記錄colin老師workshop的exercise1講解，包含入門級的sklearn操作

首先導入庫

import

numpy as np
import
pandas as pd
import
scipy.stas as stats
import sklearn

from sklearn.datasets import

load_boston
boston=load_boston()

進行線性回歸訓練

對照測試集進行檢驗，檢驗的時候有三個重要指標，三個指標均越小越好

mae：mean absolute error，**時發生的平均偏差，取絕對值

mse：mean squared error，對**時產生的偏差進行平方處理，導致錯誤重度懲罰，正確輕度獎勵

rmse：root mean squared error，相當於對mse結果開平方根

之前介紹的模型是乙個自變數乙個因變數，也支援多個自變數，就結果來看該模型不如上乙個準確

sklearn 線性回歸 sklearn 線性回歸

sklearn 線性回歸 資料集匯入，以及模型的建立，和線性回歸的應用。import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets,linear model from sklearn.metrics ...

sklearn 線性回歸

在統計學中，線性回歸 linear regression 是利用稱為線性回歸方程的最小平方函式對乙個或多個自變數和因變數之間關係進行建模的一種回歸分析。這種函式是乙個或多個稱為回歸係數的模型引數的線性組合。只有乙個自變數的情況稱為簡單回歸,大於乙個自變數情況的叫做多元回歸。這反過來又應當由多個相關的...

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...