线性回归api深度介绍
- sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True)
- 通过正规方程优化
- fit_intercept:是否计算偏置 【默认为true】
- LinearRegression.coef_:回归系数
- LinearRegression.intercept_:偏置
- sklearn.linear_model.SGDRegressor(loss="squared_loss", fit_intercept=True, learning_rate ='invscaling', eta0=0.01)
- SGDRegressor类实现了随机梯度下降学习,它支持不同的loss函数和正则化惩罚项来拟合线性回归模型。
- loss:损失类型
- loss=”squared_loss”: 普通最小二乘法
- fit_intercept:是否计算偏置
- learning_rate : string, optional 【这儿不用特意去设置,默认就好】【一般都是进行动态更新的,也可以指定为一个常数,但是不推荐】
- 学习率填充
- 'constant': eta = eta0 【常数】
- 'optimal': eta = 1.0 / (alpha * (t + t0)) [default]
- 'invscaling': eta = eta0 / pow(t, power_t)
- power_t=0.25:存在父类当中
- 对于一个常数值的学习率来说,可以使用learning_rate=’constant’ ,并使用eta0来指定学习率。
- SGDRegressor.coef_:回归系数
- SGDRegressor.intercept_:偏置
sklearn提供给我们两种实现的API, 可以根据选择使用