【机器学习】多项式回归sklearn实现

VincentFF 发布于2019-06-26 18:50 / 3488人阅读

摘要：机器学习多项式回归原理介绍机器学习多项式回归实现机器学习多项式回归实现使用框架实现多项式回归。使用函数简化这部分预处理过程。当为时，中的第一个值为，中的值为实际的截距。如图，第一部分是为时的结果，第二部分是为时的结果。

【机器学习】多项式回归原理介绍

【机器学习】多项式回归python实现

使用sklearn框架实现多项式回归。使用框架更方便，可以少写很多代码。

使用一个简单的数据集来模拟，只有几条数据。

代码

如果不用框架，需要自己手动对数据添加高阶项，有了框架就方便多了。sklearn 使用 Pipeline 函数简化这部分预处理过程。

当 PolynomialFeatures 中的degree=1时，效果和使用 LinearRegression 相同，得到的是一个线性模型，degree=2时，是二次方程，如果是单变量的就是抛物线，双变量的就是抛物面。以此类推。

这里有一个 fit_intercept 参数，下面通过一个例子看一下它的作用。

当 fit_intercept 为 True 时，coef_ 中的第一个值为 0，intercept_ 中的值为实际的截距。

当 fit_intercept 为 False 时，coef_ 中的第一个值为截距，intercept_ 中的值为 0。

如图，第一部分是 fit_intercept 为 True 时的结果，第二部分是 fit_intercept 为 False 时的结果。

也就是说当 fit_intercept 为 False 时，模型就把截距放到系数的list里面了，不多带带拿出来。

为了方便，本文中我们都把 fit_intercept 设成 False。

运行结果

从图中看出数据分布在一条抛物线附近。

最终得到的模型为：

如果需要代码和数据集，请扫描下面二维码关注公众号【AI developer】，回复【代码】即可免费获取。

云服务器 GPU云服务器机器学习回归机器学习回归算法机器学习实现机器学习如何实现

文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/19959.html

【机器学习】多项式回归原理介绍

摘要：机器学习多项式回归原理介绍机器学习多项式回归实现机器学习多项式回归实现在上一节中我们介绍了线性回归的原理，然后分别用和实现了不同变量个数的线性回归的几个例子。可以看出多项式回归模型的效果绿线要明显好于线性回归模型黄线。【机器学习】多项式回归原理介绍【机器学习】多项式回归python实现【机器学习】多项式回归sklearn实现在上一节中我们介绍了线性回归的原理，...

ispring 2019-06-26 18:55 评论0 收藏0
机器学习之多项式回归与模型泛化

摘要：还提供了，将多项式特征数据归一化和线性回归组合在了一起，大大方便的编程的过程。在机器学习算法中，主要的挑战来自方差，解决的方法主要有降低模型复杂度降维增加样本数使用验证集模型正则化。多项式回归多项式回归使用线性回归的基本思路非线性曲线如图： showImg(https://segmentfault.com/img/bVbkn4q?w=372&h=252); 假设曲线表达式为：$y...

huhud 2019-07-30 18:36 评论0 收藏0