sklearn解决回归问题

这里只是大致统计一下利用sklearn做回归的方法选择，后续进行案例分析。

方法：

# 线性回归
from sklearn.linear_model import LinearRegression
linear_regression = LinearRegression()# 决策树回归
from sklearn import tree
decision_tree_regression = tree.DecisionTreeRegressor()# 支持向量机回归
from sklearn import svm
svm = svm.SVR()# K近邻回归
from sklearn import neighbors
k_neighbor = neighbors.KNeighborsRegressor()# 随机森林回归
from sklearn import ensemble
random_forest_regressor = ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=20) # Adaboost回归
from sklearn import ensemble
adaboost_regressor = ensemble.AdaBoostRegressor(n_estimators=50)# GBRT回归
from sklearn import ensemble
gradient_boosting_regressor = ensemble.GradientBoostingRegressor(n_estimators=100) # Bagging回归
from sklearn import ensemble
bagging_regressor = ensemble.BaggingRegressor()# ExtraTree极端随机数回归
from sklearn.tree import ExtraTreeRegressor
extra_tree_regressor = ExtraTreeRegressor()

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