文件名称：java版商城源码-machine_learning_in_python:Python中的机器学习
文件大小：3.24MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-24 19:46:43
系统开源
java版商城源码Python 中的机器学习 内容 数据预处理 数据预处理 一种。 处理丢失的数据 编码分类数据 将数据集拆分为训练集和测试集 特征缩放 去 回归 回归模型 优点 缺点 线性回归 适用于任何大小的数据集，提供有关特征相关性的信息 线性回归假设 多项式回归 适用于任何大小的数据集，适用于非线性问题 需要选择正确的多项式次数以获得良好的偏差/方差权衡 支持向量回归 (SVR) 易于适应，在非线性问题上效果很好，不受异常值的影响 强制应用特征缩放，不为人所知，更难理解 决策树回归 可解释性，无需特征缩放，适用于线性/非线性问题 在太小的数据集上结果不佳，容易发生过拟合 随机森林回归 强大而准确，在许多问题上表现良好，包括非线性 没有可解释性，容易出现过拟合，需要选择树的数量 简单线性回归 一种。 导入数据集 () 将数据集拆分为训练集和测试集 将简单线性回归拟合到训练集 预测测试集结果 可视化训练和测试集结果 可视化训练集结果 可视化测试集结果 去 多元线性回归 一种。 湾多元线性回归 - 仅使用 p 值自动向后消除： C。 多元线性回归 - 使用 p 值和调整后的 R 平方