机器学习基础实验:回归模型对比与调优
需积分: 0 37 浏览量
更新于2024-08-05
收藏 99KB DOCX 举报
本资源是一份关于机器学习基础实验的指南,主要集中在线性回归及其不同变种在实际问题中的应用。实验涉及以下几个关键步骤:
1. **明确任务与数据收集**:
开始时,需要明确机器学习项目的目标,如预测广告支出与销售额之间的关系。数据是从名为"Advertising.csv"的CSV文件中获取的,包含销售(y)作为目标变量和除销售和标识列之外的其他特征(X)。
2. **数据预处理和特征工程**:
数据预处理包括从原始数据中分离目标变量y(sales)和特征变量X,然后使用`train_test_split`函数将数据分为训练集(80%)和测试集(20%),确保模型在未知数据上的泛化能力。
3. **模型训练**:
实验使用了三种线性回归模型:
- **最小二乘线性回归(Least Squares Regression, LSR)**:这是最基本的回归模型,其参数通过最小化残差平方和来确定。
- **岭回归(Ridge Regression)**:引入L2正则化,防止过拟合,通过调整正则化强度(λ)来平衡模型复杂度和拟合性能。
- **Lasso回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO)**:使用L1正则化,具有特征选择效果,可能导致某些系数变为零,从而实现特征剔除。
4. **模型评估与超参数调优**:
使用RMSE(Root Mean Squared Error)作为性能指标,评估模型在训练集和测试集上的表现。对于岭回归和Lasso,需要调整正则化参数以找到最优性能。这部分涉及到模型性能的优化和验证。
5. **模型比较**:
实验结果显示,最小二乘线性回归在训练集上的性能最好,但测试集性能较差,说明可能存在过拟合。相比之下,Lasso模型在测试集上的性能最好,这归因于其特征选择特性。同时,岭回归的回归系数绝对值小于最小二乘线性回归,体现了正则化的“权值收缩”作用。
6. **模型应用与可视化**:
除了上述步骤,还可能包括将训练好的模型应用于实际数据,以及对回归系数的可视化,以便理解哪些特征对销售额影响最大。
整个实验过程不仅锻炼了对机器学习基本概念的理解,还演示了如何在实际问题中使用线性回归模型,以及正则化技术在减少过拟合和提高模型泛化能力中的作用。通过这些实验,学习者能够深入理解机器学习算法的核心原理和实践应用。
2018-12-07 上传
2022-04-15 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
论文
论文
2023-09-03 上传
2023-09-22 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
菜鸟一枚cnk
- 粉丝: 10
- 资源: 1
最新资源
- 解决本地连接丢失无法上网的问题
- BIOS报警声音解析:故障原因与解决方法
- 广义均值移动跟踪算法在视频目标跟踪中的应用研究
- C++Builder快捷键大全:高效编程的秘密武器
- 网页制作入门:常用代码详解
- TX2440A开发板网络远程监控系统移植教程:易搭建与通用解决方案
- WebLogic10虚拟内存配置详解与优化技巧
- C#网络编程深度解析:Socket基础与应用
- 掌握Struts1:Java MVC轻量级框架详解
- 20个必备CSS代码段提升Web开发效率
- CSS样式大全:字体、文本、列表样式详解
- Proteus元件库大全:从基础到高级组件
- 74HC08芯片:高速CMOS四输入与门详细资料
- C#获取当前路径的多种方法详解
- 修复MySQL乱码问题:设置字符集为GB2312
- C语言的诞生与演进:从汇编到系统编程的革命