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2021-1-21 16:52 上传
load_boston 数据集默认是scikit官方提供的数据集,采用的是dict方式提供,里面包括特征值、目标值、特征名、和详细介绍信息。掌握数据的获取与存取显的非常重要,可能以后数据在服务器就可以采用此方式返回。
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创建线性回归的机器学习模型,对模型的训练集进行训练,训练的过程就是获取权重与偏重的过程,例如官方有13个特征值那么训练结果将会有13个权重(lr.coef_)和1个偏置(lr.intercept_)
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输出结果发现,正确率非常低,这是因为多元一次方程最后生成的模型只能是一条直线,但是在生产过程中很多变化趋势是曲线,因此我们下节课要采用多项式回归
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如果想要拟合一个抛物面,而不是拟合一个平面的话,那么就需计算输入变量x二次项的线性组合,则模型更新为下面这个形式
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训练好的模型可以先保存起来,下一次可以使用时直接加载即可,这样既节省了时间也提高了效率
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