Python机器学习：梯度下降法005梯度下降法和数据标准化

#%%
#我还是使用sklearn吧。。
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_splitboston = datasets.load_boston()
X = boston.data
y = boston.targetX = X[y < 50]
y = y[y < 50]

X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y)

from sklearn.linear_model import LinearRegression
lin_reg1 = LinearRegression()
%time lin_reg1.fit(X_train,y_train)
print(lin_reg1.score(X_test,y_test))
print(lin_reg1.coef_)

Wall time: 998 µs
0.7938748117566617
[-9.73603259e-02  3.07679209e-02 -2.40146783e-03  7.11942254e-01-1.17404300e+01  4.09422424e+00 -3.01307879e-02 -1.12181269e+002.56969258e-01 -1.47222778e-02 -7.81371111e-01  6.58684222e-03-3.26238047e-01

数据标准化

#数据标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
standardScaler = StandardScaler()
standardScaler.fit(X_train)

X_train_standard = standardScaler.transform(X_train)
print(X_train_standard[:10])

lin_reg2 = LinearRegression()
%time lin_reg2.fit(X_train_standard,y_train)

Wall time: 986 µs

X_test_standard = standardScaler.transform(X_test)
print(lin_reg2.score(X_test_standard,y_test))

0.7938748117566619

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