Linear-Regression:具有特征选择的线性回归-源码

JupyterNotebook

线性回归具有特征选择的线性回归通过拟合独立变量和因变量之间的最佳线性关系来预测目标值。最小二乘法：y = mx + c 简单LR：仅使用单个独立变量多个LR：使用多个独立变量时，如果它们具有多个参数，则可以使用梯度下降来降低成本函数指标：{some imp} MSE：预测输出与实际输出之间的平均平方距离MAE：预测输出与精算输出之间的平均距离{当存在异常值时，我们使用MAE} RMSE：MSE的平方根代码说明：从sklearn加载的Boston数据集检查空值并拆分数据集使用Extratree classsifer（）{功能选择}查找功能重要性查找特征之间的相关性使用chi2方法选择最佳功能{selectKbest} 拟合模型检查指标值在这里，我们使用了3种特征选择方法来找到最合适的方法！

文件下载

资源详情

[{"title":"（ 2 个子文件 287KB ） Linear-Regression:具有特征选择的线性回归-源码","children":[{"title":"Linear-Regression-master","children":[{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1023B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Linear_Regression_with_Feature_Selection.ipynb <span style='color:#111;'> 412.43KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

Linear-Regression:具有特征选择的线性回归-源码

文件下载

资源详情

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

相关资源标签

热门下载

最新下载