第8章 多项式回归与模型泛化 学习笔记上
目录
8-1 什么是多项式回归
线性回归?
解决方案, 添加一个特征
8-2 scikit-learn中的多项式回归于pipeline
scikit-learn中的多项式回归和Pipeline
关于PolynomialFeatures
Pipeline
8-3 过拟合与前拟合03-Overfitting-and-Underfitting
使用线性回归
使用多项式回归
train test split的意义
sciki-learn官方文档:
8-1 什么是多项式回归
x看作是一个特征,x^2是另一个特征,则可以看作是线性回归,但实际结果就是非线性
线性回归?
解决方案, 添加一个特征
x无序的
8-2 scikit-learn中的多项式回归于pipeline
scikit-learn中的多项式回归和Pipeline
X零次方前的系数为1,第二列为x的值,第三例为x的平方
关于PolynomialFeatures
如果样本有两个特征则1, a, b, a*a, a*b, b*b
Pipeline
x = np.random.uniform(-3, 3, size=100)
X = x.reshape(-1, 1)
y = 0.5 * x**2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, 100)from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScalerpoly_reg = Pipeline([("poly", PolynomialFeatures(degree=2)),("std_scaler", StandardScaler()),("lin_reg", LinearRegression())
])
8-3 过拟合与前拟合03-Overfitting-and-Underfitting
均方误差来对比
使用线性回归
使用多项式回归
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.preprocessing import StandardScalerdef PolynomialRegression(degree):return Pipeline([("poly", PolynomialFeatures(degree=degree)),("std_scaler", StandardScaler()),("lin_reg", LinearRegression())])
train test split的意义
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