python机器学习基础线性回归与岭回归算法详解

Python机器学习基础:线性回归与岭回归算法详解

线性回归

线性回归是一种基本的机器学习算法,它的目的是在给定的数据集上拟合一条直线,以便预测新的数据点。在Python中,我们可以使用scikit-learn库来实现线性回归算法。

线性回归的原理

线性回归的原理是通过最小化预测值与真实值之间的差距来拟合一条直线。这个差距可以用平方误差来表示,即:

$$
\text{MSE} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y_i})^2
$$

其中,$y_i$是真实值,$\hat{y_i}$是预测值,$n$是样本数量。我们的目标是找到一条直线,使得平方误差最小。

示例1:使用线性回归预测房价

下面是一个示例,演示如何使用线性回归算法预测房价:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 定义训练数据
X_train = np.array([[1400], [1600], [1700], [1875], [1100], [1550], [2350], [2450], [1425], [1700]])
y_train = np.array([245000, 312000, 279000, 308000, 199000, 219000, 405000, 324000, 319000, 255000])

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测房价
X_test = np.array([[2000], [1500], [1000]])
y_test = model.predict(X_test)

# 打印预测结果
print(y_test)

在这个示例中,我们定义了训练数据X_train和y_train,它们分别表示房屋面积和房价。我们使用LinearRegression类创建线性回归模型,并使用fit方法训练模型。然后,我们使用predict方法预测新的房价,并打印预测结果。

岭回归

岭回归是一种正则化线性回归算法,它的目标是在给定的数据集上拟合一条直线,并通过L2正则化来避免过拟合。在Python中,我们可以使用scikit-learn库来实现岭回归算法。

岭回归的原理

岭回归的原理是在最小化平方误差的基础上,加上一个L2正则化项,即:

$$
\text{MSE} + \alpha\sum_{i=1}^{n}w_i^2
$$

其中,$\alpha$是正则化参数,$w_i$是模型的权重。正则化参数控制着正则化项的强度,可以用来调整模型的复杂度。

示例2:使用岭回归预测股票价格

下面是另一个示例,演示如何使用岭回归算法预测股票价格:

from sklearn.linear_model import Ridge
import pandas as pd

# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock.csv')

# 提取特征和标签
X = df[['Open', 'High', 'Low', 'Volume']]
y = df['Close']

# 创建岭回归模型
model = Ridge(alpha=1.0)

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测股票价格
X_test = [[3000, 3100, 2900, 1000000], [3100, 3200, 3000, 1500000]]
y_test = model.predict(X_test)

# 打印预测结果
print(y_test)

在这个示例中,我们读取股票数据,并提取Open、High、Low和Volume作为特征,Close作为标签。我们使用Ridge类创建岭回归模型,并使用fit方法训练模型。然后,我们使用predict方法预测新的股票价格,并打印预测结果。

总结

以上两个示例演示了如何使用线性回归和岭回归算法来预测房价和股票价格。线性回归是一种基本的机器学习算法,它的目标是在给定的数据集上拟合一条直线,以便预测新的数据点。岭回归是一种正则化线性回归算法,它的目标是在给定的数据集上拟合一条直线,并通过L2正则化来避免过拟合。在实际使用中,我们需要根据具体情况选择合适的算法来解决预测问题。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:python机器学习基础线性回归与岭回归算法详解 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月14日
下一篇 2023年5月14日

相关文章

  • Python 请求二进制内容

    【问题标题】:Python Request binary contentPython 请求二进制内容 【发布时间】:2023-04-01 21:55:01 【问题描述】: 我正在尝试从 Google 趋势 URL 获取 JSON,但我无法将其转换为 JSON,因为内容为 b”。我怎样才能得到这个结果作为 JSON? 我的简单代码: import reque…

    Python开发 2023年4月8日
    00
  • Python一直报错SyntaxError:invalid syntax的解决办法

    在Python编程中,我们经常会遇到各种异常报错。其中,SyntaxError: invalid syntax是一种常见的错误,通常是由于代码中语法错误引起的。以下是一些导致SyntaxError: invalid syntax错误的原因及其解决方案: 缺少冒号 在Python中,冒号通常用于代码块的开始。在代码块的开始处缺少冒号,则会导SyntaxErro…

    python 2023年5月13日
    00
  • ecnuoj 5042 龟速飞行棋

    5042. 龟速飞行棋 题目链接:5042. 龟速飞行棋 赛中没过,赛后补题时由于题解有些抽象,自己写个题解。 可以发现每次转移的结果只跟后面两个点的胜负状态有关。 不妨设 \(f_{u,a,b}\) 表示,\(u+1\) 号点的胜负态为 \(a\),\(u+2\) 号点的胜负态为 \(b\),此时从 \(1\) 号点出发的胜负态是什么。那么可以发现,利用 …

    算法与数据结构 2023年4月17日
    00
  • pandas 实现字典转换成DataFrame的方法

    当我们需要对字典进行分析和处理时,可以使用pandas库中的DataFrame对象来处理。pandas实现字典转换成DataFrame的方法分为以下几步: 1. 创建字典 首先,我们需要按照一定的格式创建字典,例如下面的代码创建了一个字典data: data = {‘name’: [‘Alice’, ‘Bob’, ‘Charlie’], ‘age’:[25,…

    python 2023年5月13日
    00
  • python向MySQL数据库插入数据的操作方法

    下面是Python向MySQL数据库插入数据的操作方法的完整攻略。 1. 准备工作 在开始之前,请确保已经完成以下准备工作: 安装好MySQL数据库 安装Python的MySQL库,可以使用pip安装:pip install mysql-connector-python 2. 建立连接 首先需要创建一个连接对象,用于连接到MySQL数据库。可以使用mysql…

    python 2023年5月14日
    00
  • pybind11: C++ 工程提供 Python 接口的实例代码

    下面我将详细讲解如何使用 pybind11 提供 Python 接口的实例代码。 1. 简介 pybind11 是一个用于构建 C++ 中 Python 扩展的库,可以轻松地将 C++ 中的类、函数等封装为 Python 中的模块,方便在 Python 中使用 C++ 的功能。 本文将使用一个简单的示例来展示如何使用 pybind11。 2. 安装 pybi…

    python 2023年6月6日
    00
  • Python descriptor(描述符)的实现

    Python descriptor(描述符)是一种协议,它允许自定义的对象(通常是类)来对属性的访问进行控制。在使用描述符时,我们可以在类中定义__get__()、set()、delete()三个方法,用来控制属性的读取、赋值、删除行为。接下来我将详细讲解Python描述符的实现。 Python描述符的实现 Python描述符的实现主要依赖于三个特殊方法:g…

    python 2023年5月19日
    00
  • python读取csv和txt数据转换成向量的实例

    下面是关于“python读取csv和txt数据转换成向量的实例”的详细攻略。 目录 准备工作 读取csv文件并转换成向量 读取txt文件并转换成向量 示例说明1:将CSV文件转换成向量并进行聚类分析 示例说明2:将TXT文件转换成向量并进行词嵌入 1. 准备工作 要完成“python读取csv和txt数据转换成向量”的实例操作,需要先准备好以下工具和包: P…

    python 2023年6月3日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部