目录

一、基础理论

API

二、岭回归：预测波士顿房价

总代码

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一、基础理论

岭回归：带有L2正则化的线性回归。（为了解决过拟合）

对病态数据的拟合要强于最小二乘法

API

sklearn.linear_model.Ridge

 

 （横坐标：正则化力度；        纵坐标：权重系数）

二、岭回归：预测波士顿房价

# 3、岭回归
def Linear3():
    # 1、获取数据集
    boston = load_boston()
    # print(boston)

    # 2、划分数据集
    train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(boston.data, boston.target, random_state=22)
    # print(train_data)

    # 3、标准化
    transfer = StandardScaler()
    train_data = transfer.fit_transform(train_data)
    test_data = transfer.transform(test_data)
    # print(train_data)

    # 4、创建预估器
    estimator = Ridge()                     # 岭回归
    estimator.fit(train_data, train_target) # 训练

    # 得到模型
    print('岭回归 权重系数：', estimator.coef_)
    print('岭回归 偏置：', estimator.intercept_)

    # 5、模型评估
    predict = estimator.predict(test_data)
    error = mean_squared_error(test_target, predict)
    print('岭回归 均方差：', error)

总代码

# 线性回归：波士顿房价预测（正规方程，梯度下降，岭回归）
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression,SGDRegressor,Ridge
from sklearn.metrics import mean_squared_error


# 1、正规方程优化
def Linear1():
    # 1、获取数据集
    boston = load_boston()
    # print(boston)

    # 2、划分数据集
    train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(boston.data, boston.target, random_state=22)
    # print(train_data)

    # 3、标准化
    transfer = StandardScaler()
    train_data = transfer.fit_transform(train_data)
    test_data = transfer.transform(test_data)
    # print(train_data)

    # 4、创建预估器，得到模型
    estimator = LinearRegression()              #正规方程优化
    estimator.fit(train_data, train_target)     #训练

    # show
    print('正规方程 权重系数：', estimator.coef_)
    print('正规方程 偏置：', estimator.intercept_)

    # 5、模型评估
    predict = estimator.predict(test_data)
    error = mean_squared_error(test_target, predict)
    print('正规方程 均方差：', error)


# 2、梯度下降优化
def Linear2():
    # 1、获取数据集
    boston = load_boston()
    # print(boston)

    # 2、划分数据集
    train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(boston.data, boston.target, random_state=22)
    # print(train_data)

    # 3、标准化
    transfer = StandardScaler()
    train_data = transfer.fit_transform(train_data)
    test_data = transfer.transform(test_data)
    # print(train_data)

    # 4、创建预估器
    estimator = SGDRegressor()                  #梯度下降优化
    estimator.fit(train_data, train_target)     #训练

    # 得到模型
    print('梯度下降 权重系数：', estimator.coef_)
    print('梯度下降 偏置：', estimator.intercept_)

    # 5、模型评估
    predict = estimator.predict(test_data)
    error = mean_squared_error(test_target, predict)
    print('梯度下降 均方差：', error)


# 3、岭回归
def Linear3():
    # 1、获取数据集
    boston = load_boston()
    # print(boston)

    # 2、划分数据集
    train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(boston.data, boston.target, random_state=22)
    # print(train_data)

    # 3、标准化
    transfer = StandardScaler()
    train_data = transfer.fit_transform(train_data)
    test_data = transfer.transform(test_data)
    # print(train_data)

    # 4、创建预估器
    estimator = Ridge()                     # 岭回归
    estimator.fit(train_data, train_target) # 训练

    # 得到模型
    print('岭回归 权重系数：', estimator.coef_)
    print('岭回归 偏置：', estimator.intercept_)

    # 5、模型评估
    predict = estimator.predict(test_data)
    error = mean_squared_error(test_target, predict)
    print('岭回归 均方差：', error)


if __name__ == '__main__':
    Linear1()           # 正规方程
    Linear2()           # 梯度下降
    Linear3()           # 岭回归