Python机器学习：回归模型实战与解析

"这篇文档是关于使用Python进行机器学习中回归模型的代码实现，包括多元线性回归、线性回归和对数几率回归。通过具体的Python代码示例，展示了如何求解模型参数并进行预测。" 在机器学习领域，回归模型是一种预测型统计分析方法，用于建立输入特征与连续输出变量之间的关系。本资源主要讨论了三种基于Python的回归模型实现： 1. **多元线性回归**：这是一种处理多个自变量与一个因变量之间线性关系的模型。在给定的代码中，使用numpy库创建了一个4维的自变量矩阵`x`和对应的因变量向量`y`，然后通过矩阵运算求解权重向量`w`。这里的`x`矩阵包含了偏置项（所有行的最后一列都是1），使得模型可以包含常数项。利用矩阵逆和转置来计算权重`w`，这种方法也被称为最小二乘法。 2. **线性回归**：在scikit-learn库的支持下，线性回归模型变得非常简单。代码中创建了一个2维的自变量`x`和对应的因变量`y`，然后使用`LinearRegression`类的`fit`方法训练模型，`score`方法返回模型的R^2分数，`coef_`属性返回特征的系数，`intercept_`属性给出截距。此外，`predict`方法可以用来对新数据进行预测。 3. **对数几率回归（逻辑回归）**：逻辑回归虽然名字中带有“回归”，但通常用于分类问题，因为它预测的是事件发生的概率。在这个例子中，使用了`load_iris`数据集，并通过`LogisticRegression`类进行模型训练。`fit`方法拟合模型，`predict`方法则对新数据进行类别预测。 这三种回归模型各有其应用场景。多元线性回归适用于自变量和因变量之间存在线性关系的情况；线性回归在简单线性关系中更为便捷；而对数几率回归则适用于预测离散结果的概率，如二分类问题。在实际应用中，需要根据问题的特性和数据的性质选择合适的回归模型。