python實(shí)現(xiàn)回歸函數(shù)的簡(jiǎn)單介紹

python 嶺回歸

所求參數(shù)是alpha的函數(shù)，比如記為f(alpha),?f(alpha)隨alpha的改變的軌跡就是嶺跡。

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實(shí)際計(jì)算中可選非常多的alpha值，做出一個(gè)嶺跡圖，看看這個(gè)圖在取哪個(gè)值的時(shí)候變穩(wěn)定了，

那就確定alpha值了，從而確定參數(shù)。

Ridge(alpha=1.0，?fit_intercept=False)

model.fit(x,y)

這樣就等于你算的，因?yàn)槟鉵umpy是用增廣矩陣算的，所以應(yīng)該將set?fit_intercept=False

model.coef_

array([[?1.06059732,??0.48614918,??0.44596739]])

如何用python作空間自回歸模型

基本形式

線性模型(linear model)就是試圖通過屬性的線性組合來進(jìn)行預(yù)測(cè)的函數(shù)，基本形式如下：

f(x)=wTx+b

許多非線性模型可在線性模型的基礎(chǔ)上通過引入層結(jié)構(gòu)或者高維映射（比如核方法）來解決。線性模型有很好的解釋性。

線性回歸

線性回歸要求均方誤差最小:

(w?,b?)=argmin∑i=1m(f(xi)?yi)2

均方誤差有很好的幾何意義，它對(duì)應(yīng)了常用的歐式距離(Euclidean distance)。基于均方誤差最小化來進(jìn)行模型求解稱為最小二乘法(least square method)，線性回歸中，最小二乘發(fā)就是試圖找到一條直線，使得所有樣本到直線的歐式距離之和最小。

我們把上式寫成矩陣的形式：

w?=argmin(y?Xw)T(y?Xw)

這里我們把b融合到w中，X中最后再加一列1。為了求最小值，我們對(duì)w求導(dǎo)并令其為0：

2XT(Xw?y)=0

當(dāng)XTX為滿秩矩陣(full-rank matrix)時(shí)是可逆的。此時(shí)：

w=(XTX)?1XTy

令xi=(xi,1)，可以得到線性回歸模型：

f(xi)=xTi(XTX)?1XTy

python線性回歸有哪些方法

線性回歸：

設(shè)x,y分別為一組數(shù)據(jù)，代碼如下

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

ro=np.polyfit(x,y,deg=1) #deg為擬合的多項(xiàng)式的次數(shù)（線性回歸就選1）

ry=np.polyval(ro,x) #忘記x和ro哪個(gè)在前哪個(gè)在后了。。。

print ro #輸出的第一個(gè)數(shù)是斜率k，第二個(gè)數(shù)是縱截距b

plt.scatter(x,y)

plt.plot(x,ry)

求python支持向量機(jī)多元回歸預(yù)測(cè)代碼

這是一段用 Python 來實(shí)現(xiàn) SVM 多元回歸預(yù)測(cè)的代碼示例：

# 導(dǎo)入相關(guān)庫(kù)

from sklearn import datasets

from sklearn.svm import SVR

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加載數(shù)據(jù)集

X, y = datasets.load_boston(return_X_y=True)

# 將數(shù)據(jù)集拆分為訓(xùn)練集和測(cè)試集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 創(chuàng)建SVM多元回歸模型

reg = SVR(C=1.0, epsilon=0.2)

# 訓(xùn)練模型

reg.fit(X_train, y_train)

# 預(yù)測(cè)結(jié)果

y_pred = reg.predict(X_test)

# 計(jì)算均方誤差

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print("Mean Squared Error:", mse)

在這段代碼中，首先導(dǎo)入了相關(guān)的庫(kù)，包括 SVR 函數(shù)、train_test_split 函數(shù)和 mean_squared_error 函數(shù)。然后，使用 load_boston 函數(shù)加載數(shù)據(jù)集，并將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。接著，使用 SVR 函數(shù)創(chuàng)建了一個(gè) SVM 多元回歸模型，并使用 fit 函數(shù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。最后，使用 predict 函數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并使用 mean_squared_error 函數(shù)計(jì)算均方誤差。

需要注意的是，這僅僅是一個(gè)示例代碼，在實(shí)際應(yīng)用中，可能需要根據(jù)項(xiàng)目的需求進(jìn)行更改，例如使用不同的超參數(shù)

當(dāng)前題目：python實(shí)現(xiàn)回歸函數(shù)的簡(jiǎn)單介紹
當(dāng)前網(wǎng)址：http://www.muchs.cn/article36/docsjpg.html

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