Scikit-learn中文版：从入门到广义线性模型详解

Scikit-learn 是一个广泛使用的Python机器学习库，提供了一系列强大的工具和算法，适用于数据挖掘、数据分析和预测任务。Scikit-learn 使用手册中文版详细介绍了库中的核心功能，包括有监督学习方法。这里我们重点关注两个关键主题：广义线性模型和线性回归。 1. **广义线性模型**: - 广义线性模型是一种广泛应用于回归问题的统计模型，它假设预测值是输入变量线性组合的函数，用数学表达式表示为 \( y = w_0 + \sum_{i=1}^n w_i x_i \)。其中，\( w_0 \) 为截距，\( w_i \) 是系数，\( x_i \) 是特征。 - Scikit-learn 的 `LinearRegression` 类提供了普通最小二乘法，目标是通过最小化预测值与实际观测值之间差的平方和来拟合模型。使用 `fit()` 方法，如示例所示：`clf.fit(X, y)`，其中 `X` 是特征矩阵，`y` 是目标变量。系数存储在 `clf.coef_` 中，但当特征间存在高度相关（重共线性）时，最小二乘法可能会导致预测不稳定。 1.1.1 **普通最小二乘法 (LinearRegression)**: - 算法复杂度为 \( O(n^2) \)，其中 \( n \) 是样本数量。通过奇异值分解（SVD）实现，但当特征矩阵接近奇异时，可能需要处理重共线性问题，以避免预测的方差过大。 1.1.2 **岭回归 (Ridge Regression)**: - 岭回归是对普通最小二乘法的扩展，通过添加一个正则化项（L2 正则化），控制系数的大小，防止过拟合。这个正则化项会使系数矩阵变得更稀疏，有助于解决重共线性问题，同时提高模型的泛化能力。 1.2 除了上面提到的广义线性模型，Scikit-learn 还包含了其他有监督学习方法，如支持向量机 (SVM) 和随机梯度下降 (SGD)。SVM 通过构造最优超平面进行分类，而 SGD 是一种在线优化算法，适用于大规模数据集的训练。 Scikit-learn 使用手册中文版提供了丰富的学习资源，帮助用户理解和掌握从基础线性模型到高级机器学习技术的实践应用。无论是初学者还是专业人士，都能从中找到适合自己的工具和策略来解决实际问题。阅读此手册有助于深入理解如何在实际项目中利用 Scikit-learn 实现高效的机器学习流程。