基于Python的机器学习回归算法.pdf

  1. 1、本文档共5页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多

基于Python的机器学习回归算法--第1页

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。

基于Python的机器学习回归算法--第1页

基于Python的机器学习回归算法--第2页

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。

基于Python的机器学习回归算法--第2页

基于Python的机器学习回归算法--第3页

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

基于Python的机器学习回归算法--第3页

基于Python的机器学习回归算法--第4页

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。

文档评论(0)

138****1686 + 关注
实名认证
内容提供者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档