机器学习十讲-第二讲回归

回归 回归三大模型

线性回归

岭回归

LASSO回归

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使用回归模型预测鲍鱼年龄 一、导入数据,进行分析

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 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:

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 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。

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 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。

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 也可以通过,热力图来展示性别对其他特征的影响

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 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。

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二、鲍鱼数据预处理 对 sex 特征进行 OneHot 编码

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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)

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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。

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构造两组特征集

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将鲍鱼数据集划分为训练集和测试集

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实现线性回归和岭回归 构建自己的线性回归方程

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 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

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