sklearn-线性回归_sklearn 线性回归-程序员宅基地

1 sklearn中的线性回归

sklearn中的线性模型模块是linear_model，我们曾经在学习逻辑回归的时候提到过这个模块。linear_model包含了多种多样的类和函数：普通线性回归，多项式回归，岭回归，LASSO，以及弹性网。

2 多元线性回归LinearRegression

其中右下角的2表示向量的L2范式，也就是我们的损失函数所代表的含义。在L2范式上开平方，就是我们的损失函数。这个式子，也正是sklearn当中，用在类Linear_model.LinerRegression背后使用的损失函数。我们往往称呼这个式子为SSE（Sum of Sqaured Error，误差平方和）或者RSS（Residual Sum of Squares 残差平方和）。在 sklearn所有官方文档和网页上，我们都称之为RSS残差平方和，因此在我们的课件中我们也这样称呼。

最小二乘法求解多元线性回归的参数

现在问题转换成了求解让RSS最小化的参数向量，这种通过最小化真实值和预测值之间的RSS来求解参数的方法叫做最小二乘法。

linear_model.LinearRegression

class sklearn.linear_model.LinearRegression (fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None)

回归类的模型评估指标

回归类算法的模型评估一直都是回归算法中的一个难点，但不像我们曾经讲过的无监督学习算法中的轮廓系数等等评估指标，回归类与分类型算法的模型评估其实是相似的法则——找真实标签和预测值的差异。只不过在分类型算法中，这个差异只有一种角度来评判，那就是是否预测到了正确的分类，而在我们的回归类算法中，我们有两种不同的角度来看待回归的效果：

第一，我们是否预测到了正确的数值。

第二，我们是否拟合到了足够的信息。

这两种角度，分别对应着不同的模型评估指标。

是否预测了正确的数值

RSS残差平方和，它的本质是我们的预测值与真实

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_58975360/article/details/124284392

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