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  • 4.4_回归算法之岭回归

     

    回归算法之岭回归

    具有L2正则化的线性最小二乘法。岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法,对病态数据的拟合要强于最小二乘法。当数据集中存在共线性的时候,岭回归就会有用。

    sklearn.linear_model.Ridge

    class sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, max_iter=None, tol=0.001, solver='auto', random_state=None)**
      """
      :param alpha:float类型,正规化的程度
      """
    from sklearn.linear_model import Ridge
    clf = Ridge(alpha=1.0)
    clf.fit([[0, 0], [0, 0], [1, 1]], [0, .1, 1]))

    方法

    score(X, y, sample_weight=None)

    clf.score()

    属性

    coef_

    clf.coef_
    array([ 0.34545455,  0.34545455])

    intercept_

    clf.intercept_
    0.13636...

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/alexzhang92/p/10070272.html
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