python sklearn回归分析
时间: 2024-09-24 08:01:12 浏览: 25
Python的scikit-learn库是一个强大的机器学习工具集,其中包括多种回归分析模型。回归分析主要用于预测连续数值型的目标变量。在scikit-learn中,常用的回归算法有:
1. **线性回归(Linear Regression)**:这是最基本的回归模型,它假设目标变量与特征之间存在线性关系。
2. **岭回归(Ridge Regression)**:通过添加L2正则化项,防止过拟合,并提供了一种解决多重共线性的办法。
3. **lasso回归(Lasso Regression)**:类似于岭回归,但使用L1正则化,可以产生稀疏解,即某些特征权重变为零,这有助于特征选择。
4. **弹性网络回归(Elastic Net Regression)**:结合了岭回归和lasso的优势,同时使用L1和L2正则化。
5. **决策树回归(Decision Tree Regression)**:基于树结构的非参数模型,通过分割特征空间来进行回归预测。
6. **随机森林回归(Random Forest Regression)**:集成多个决策树,提高了预测准确性和稳定性。
7. **支持向量机回归(SVR,Support Vector Regression)**:利用核函数处理非线性数据,找到最优超平面进行预测。
8. **K近邻回归(KNN Regression)**:基于实例的学习,预测依赖于训练样本中最相似的邻居。
要开始使用scikit-learn进行回归分析,首先需要导入所需的模块,然后加载数据,接着选择合适的模型,调整其参数(如有必要),最后通过fit()方法拟合数据并使用predict()生成预测结果。例子代码如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 加载数据(假设有X和y)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)