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基于Python的机器学习回归算法
近年来,人工智能和机器学习成为了科技领域的焦点。在这个
技术浪潮的推动下,Python成为了数据科学家和机器学习专家们
的最佳选择。Python的卓越性能、易用性和灵活性使得机器学习
算法在数据科学中变得非常有效,并且在各种数据挖掘和预测问
题中得到了广泛的应用。在这篇文章中,我们将探讨Python机器
学习的一个关键应用——回归算法。
什么是回归算法?
回归算法是一种机器学习技术,用于预测某个连续值输出(数
值型)随着不同的输入变量(特征值)而变化的趋势。例如,您
可以使用回归分析来预测房价,因为房价是一个连续的值,而不
是离散的分类变量。回归分析的一个目标是找到两个或多个变量
之间的关系,并以此预测未来数据或理解数据的特征。
回归算法的种类
Python中有很多种回归算法,每种算法都有其优劣。在这篇文
章中,我们将介绍以下五种常用的回归算法。
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1.线性回归
线性回归是最常见和最基础的回归算法之一。该算法假设变量
之间的关系是线性的。该算法建立了一个用于预测连续输出变量
的线性方程。让我们考虑如下情况:有一组房子的信息,包括房
子的面积和价格,使用线性回归模型可以建立以下方程式:
价格=常数+斜率×面积
在Python中,我们可以使用sklearn包中的LinearRegression构
建线性回归模型。
2.多项式回归
如果变量之间的关系不是线性的,那么就需要使用多项式回归
算法。多项式回归的思路是通过在原始特征的基础上增加较高次
数的新特征,来拟合变量之间的非线性关系。在Python中,我们
可以使用sklearn中的PolynomialFeatures将原始特征转换成更高次
数的特征,然后使用LinearRegression进行建模。
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3.Lasso回归
Lasso回归是一种带有L1正则化的线性回归算法。该算法使用
L1正则化来减少变量的数量,从而避免过拟合现象。在Lasso回
归中,误差项同线性回归一样,但是在代价函数中引入了L1正则
项。这些正则项惩罚模型参数中的较大值。在Python中,我们可
以使用sklearn包中的Lasso模块来实现Lasso回归算法。
4.岭回归
岭回归是一种带有L2正则项的线性回归算法。它不仅可以避
免过拟合,还可以解决多重共线性的问题。在Python中,我们可
以使用sklearn包中的Ridge模块实现岭回归。
5.ElasticNet回归
ElasticNet回归是Lasso回归和岭回归的结合体。该算法同样包
含L1和L2正则项,结合了Lasso和岭回归的优点,可以帮助解
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决多重共线性的问题,同时也减少了特征数量。在Python中,我
们可以使用sklearn包中的ElasticNet模块实现ElasticNet回归。
回归算法应用场景
回归算法在预测连续数值变量方面非常有用,代表性的应用场
景包括以下三类:
1.金融预测:股票价格、炒汇、货币价格预测等。
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