岭回归和LASSO回归是两种常用的线性回归模型,用于在存在共线性的情况下提高模型的稳定性。
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回归任务里的基本功,糖尿病数据集就是个挺合适的练手材料。用它来做线性回归,不管是用 sklearn 也好,PyTorch 也行,都是不错的切入点。数据量不大,跑起来快,调参也方便,适合拿来熟悉整个回归流程。 糖尿病数据集的结构比较清爽,特征数量不多,但信息密度还不错。你可以一边跑模型,一边观察每个特
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此资源提供了机器学习实战第五章中的Logistic回归相关代码和数据集,供参考使用。
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逻辑斯蒂回归,用Python语言写的,比较简单,在小数据集上准确率为100%,资源中包含完整代码及测试数据
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利用python3对Logistic算法进行实验
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此资源提供了使用 Python 进行回归分析的指南。
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回归分析是预测数值型数据的常见方法。通过Python3中的机器学习库,如Scikit-learn,可以轻松实现回归模型预测。在实现过程中,首先需要导入数据集并对其进行预处理,然后选择合适的回归模型,如线性回归、决策树回归等。接下来,使用训练数据集训练模型,最后通过测试数据集评估模型的性能。模型性能常
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解释线性回归概念,然后展示Java实现一元线性回归和多元线性回归的过程。
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