机器学习 线性模型与最小二乘法.scikit-learn应用实践
时间: 2024-10-07 10:06:32 浏览: 21
线性模型是一种基础但强大的机器学习方法,它假设输入特征和输出之间存在线性关系。最小二乘法是最常见的用于求解这类模型参数估计的问题,目标是找到一条直线(对于简单的线性模型)或超平面(对于更复杂的多元线性模型),使得所有观测数据点到这条直线或超平面的距离之和最小。
在scikit-learn库中,有多种线性模型可用于实践,例如:
1. **线性回归(LinearRegression)**:这是最基础的线性模型,用于预测连续数值输出。最小二乘法在这里是用来寻找最佳拟合斜率和截距。
2. **岭回归(Ridge Regression)**:在L2正则化下优化最小二乘法,防止过拟合。
3. **lasso回归(Lasso Regression)**:使用L1正则化,可以产生稀疏解,对某些特征进行选择性删除。
4. **岭回归和lars_path()函数**:提供了一种探索不同正则化强度下的解决方案路径的方法。
5. **逻辑回归(LogisticRegression)**:适用于分类问题,通过最大化似然函数(类似于最小化平方误差,但考虑了概率分布)来训练模型。
**应用实践步骤**:
- 导入所需的库(如`sklearn.linear_model`)
- 准备训练集和测试集数据
- 创建模型实例并设置必要的参数
- 使用`fit()`方法训练模型
- 使用`predict()`或`score()`评估模型性能
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 假设X_train, y_train是你已有的训练数据
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
```
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