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机器学习十讲-第二讲回归

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回归三大模型

线性回归
岭回归
LASSO回归

 

使用回归模型预测鲍鱼年龄

 

一、导入数据,进行分析

 

 

可以看出鲍鱼有9个特征

 

每个特征所对应的数据代表的含义是:

 

 

数据集一共有 4177 个样本,每个样本有 9 个特征。其中 rings 为鲍鱼环数,能够代表鲍鱼年龄,是预测变量。除了  sex 为离散特征,其余都为连续变量。

 

首先借助 seaborn 中的  countplot 函数绘制条形图,观察  sex 列的取值分布情况。

 

 

对于连续特征,可以使用 seaborn 的  distplot 函数绘制直方图观察特征取值情况。我们将 8 个连续特征的直方图绘制在一个 4 行 2 列的子图布局中。

 

 

也可以通过,热力图来展示性别对其他特征的影响

 

 

为了定量地分析特征之间的线性相关性,我们计算特征之间的相关系数矩阵,并借助热力图将相关性可视化。

 

 

 

二、鲍鱼数据预处理

 

对  sex  特征进行 OneHot 编码

 

 

添加取值为 1 的特征(若是用sklearn中的linear_model里的回归函数,则不必添加)

 

 

根据鲍鱼环计算年龄

 

一般每过一年,鲍鱼就会在其壳上留下一道深深的印记,这叫生长纹,就相当于树木的年轮。在本数据集中,我们要预测的是鲍鱼的年龄,可以通过环数 rings 加上 1.5 得到。

 

 

构造两组特征集

 

 

将鲍鱼数据集划分为训练集和测试集

 

 

实现线性回归和岭回归

 

构建自己的线性回归方程

 

 

 

 

使用sklearn里的线性方程

 

这里所用的训练集的参数:是不包含ones那一列的

 

 

可见结果值相同,我们使用 Numpy 实现的线性回归模型与  sklearn 得到的结果是一致的。

 

构建自己的岭回归方程

 

 

 

使用sklearn里的岭回归方程

 

 

使用 LASSO 构建鲍鱼年龄预测模型

 

 

鲍鱼年龄预测模型效果评估

 

 

可以看出:岭回归和线性回归比较好

 

 

可以看出三者都不好,岭回归相对好

 

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