线性回归api再介绍

2.6 线性回归api再介绍

学习目标

  • 了解正规方程的api及常用参数
  • 了解梯度下降法api及常用参数

  • sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True)
    • 通过正规方程优化
    • 参数
      • fit_intercept:是否计算偏置
    • 属性
      • LinearRegression.coef_:回归系数
      • LinearRegression.intercept_:偏置
  • sklearn.linear_model.SGDRegressor(loss="squared_loss", fit_intercept=True, learning_rate ='invscaling', eta0=0.01)
    • SGDRegressor类实现了随机梯度下降学习,它支持不同的loss函数和正则化惩罚项来拟合线性回归模型。
    • 参数:
      • loss:损失类型
        • loss="squared_loss": 普通最小二乘法
      • fit_intercept:是否计算偏置
      • learning_rate : string, optional
        • 学习率填充
        • 'constant': eta = eta0
        • 'optimal': eta = 1.0 / (alpha * (t + t0)) [default]
        • 'invscaling': eta = eta0 / pow(t, power_t)
          • power_t=0.25:存在父类当中
        • 对于一个常数值的学习率来说,可以使用learning_rate='constant' ,并使用eta0来指定学习率。
    • 属性:
      • SGDRegressor.coef_:回归系数
      • SGDRegressor.intercept_:偏置

sklearn提供给我们两种实现的API, 可以根据选择使用

小结

  • 正规方程
    • sklearn.linear_model.LinearRegression()
  • 梯度下降法
    • sklearn.linear_model.SGDRegressor()
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