sklearn.linear_model用法

sklearn.linear_model 是Scikit-learn库中的一个重要模块，用于执行各种线性模型分析。它提供了一系列用于解决监督学习任务的工具，比如：

1. **简单线性回归 (LinearRegression)**：这是最基础的线性模型，用于预测一个连续的目标变量，通过拟合数据找到最佳斜率和截距。

- 导入并创建模型：```from sklearn.linear_model import LinearRegression```
- 创建实例：```model = LinearRegression()```
- 拟合数据：```model.fit(X_train, y_train)```
- 预测：```y_pred = model.predict(X_test)```

2. **岭回归 (Ridge Regression)**：它是L2正则化的版本，可以帮助防止过拟合。

- 使用方法和简单线性回归类似，只是构造函数不同：```model = Ridge(alpha=regularization_strength)```

3. **Lasso回归 (Lasso Regression)**：L1正则化，常用于特征选择，可能导致一些系数为零，即特征被“剔除”。

- 类似上面，只需更换模型：```model = Lasso(alpha=regularization_strength)```

4. **ElasticNet回归 (ElasticNet)**：结合了L1和L2正则化。

- ```model = ElasticNet(alpha=reg_alpha, l1_ratio=l1_ratio)```

5. **逻辑回归 (LogisticRegression)**：适用于分类问题，特别是二分类问题。

- 对于二分类：```model = LogisticRegression(solver='liblinear')```
- 对于多分类：```model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')```

每个模型都有其特定的参数调整选项，例如正则化强度、损失函数等，可以根据问题的具体情况选择合适的模型和参数设置。