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

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• 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(）