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为什么sklearn中的SGDRegressor函数不能收敛到正确的最优值？

sklearn中的SGDRegressor函数在某些情况下可能无法收敛到正确的最优值。这可能是由于以下几个原因导致的：

数据集特征缩放不正确：SGDRegressor函数对输入数据的尺度非常敏感。如果特征的尺度差异很大，模型可能会在训练过程中发生震荡或无法收敛。解决方法是对数据进行标准化或归一化处理，使得特征具有相似的尺度。
学习率设置不当：SGDRegressor函数使用学习率来控制每次迭代的步长。如果学习率过大，模型可能会在最优值附近震荡或无法收敛；如果学习率过小，模型可能会收敛速度过慢。调整学习率的方法包括使用学习率衰减策略、动态调整学习率或使用自适应学习率算法。
数据集存在噪声或异常值：如果数据集中存在噪声或异常值，SGDRegressor函数可能会受到干扰而无法收敛到正确的最优值。可以通过数据清洗或异常值处理方法来减少这种影响。
模型参数选择不当：SGDRegressor函数有一些重要的参数，如正则化参数、惩罚项类型等。如果选择的参数不合适，模型可能会无法收敛到最优值。可以通过交叉验证或网格搜索等方法来选择最佳的参数组合。
数据集线性可分性不好：SGDRegressor函数是一个线性模型，对于线性不可分的数据集，无法找到一个能够完美拟合的线性模型。在这种情况下，可以考虑使用非线性模型或特征工程等方法来改善模型的性能。

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AI-线性回归模型

误差的大小是坐标系中两点之间的距离，将真实值与预测值相减得到误差。但是用来衡量回归损失的时候，不能简单的将每个点的预测误差相加。...在每一步迭代中，都沿着当前点的梯度（即损失函数在该点的导数）方向移动一定的步长，以此来减小损失函数的值。...在机器学习中，特别是在线性回归模型中，梯度下降法通常用来最小化预测值与实际值之间的差距，这个差距通过损失函数来量化。...一个较大的学习率可能会导致快速收敛，但也可能会错过最优解；而一个较小的学习率可能需要更多的迭代次数来达到同样的精度。...在其他模式下，如"invscaling"，学习率会根据迭代次数进行调整，通常是随着迭代次数的增加而减小，这有助于模型在接近最优解时减少波动，提高收敛精度。

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随机梯度下降法介绍及其参数讲解「建议收藏」

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机器学习篇(五)

由上图也可以知道这种预测是不可能100%的预算准确，在分类问题中用准确率来评估一个算法预测的好坏。在回归算法中,用损失函数(误差大小)来评估。也称之为最小二乘法。公式为： ?...简而言之：每个预测的结果减去真实结果的平方和。如何找到最优的权重值(也就是损失函数的最小值)是需要一步一步的迭代计算得来。...计算的方式： 1、最小二乘法的正规方程(一次直接找到损失函数最小值从而找到最优权重,不通用）计算模块： sklearn.linear_model.LinearRegression 2、最小二乘法的梯度下降...(一点一点改变权重值找到最优权重) 计算模块： sklearn.linear_model.SGDRegressor 实例：波士顿房价预测数据来源:scikit-learn中自带数据集数据详情：属性...模块： mean_squared_error(y_true,y_pred) y_true:真实值 y_pred：预测值欠拟合和过拟合欠拟合：在训练数据上不能获得更好的拟合，在测试的数据上也不能更好的拟合数据这种现象称之为欠拟合现象

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机器学习-线性回归算法（房价预测项目）

使用误差平方和SSE来表示损失，即预测值和真实值差的平方求和，该方法也称为最小二乘法，二乘即平方的意思，求最小的损失。...优化算法正规方程 ---- 利用高中知识，求一个函数的最小值，我们可以求导，在导数为0处取得最小值。这也是为什么损失函数乘以 \frac{1}{2} ，为了求导后可以约掉。...但如果不可逆，就不能使用该方法了。使用梯度下降可以求得最小的损失值，其主要思想是求偏导按照梯度上升最快的方向进行求解，取其梯度反方向，即梯度下降。...比如三维特征中，其平面图可以像是山峰和谷底，那我们就是要从山峰出发，从最陡（梯度最大）的方向进行下山，从而到达谷底取最小值，但往往可能陷入其它谷底，只取到了极小值，可以修改步长（学习率）。...（插播反爬信息）博主CSDN地址：https://wzlodq.blog.csdn.net/ 项目实战 ---- 使用波士顿房价数据集，sklearn内置了该数据集，也是Kaggle中的一个入门练习

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机器学习入门：梯度下降算法（下）

全梯度下降法同样也不能在线更新模型，即在运行的过程中，不能增加新的样本。...此过程简单，高效，通常可以较好地避免更新迭代收敛到局部最优解。其迭代形式为但是由于，SG每次只使用一个样本迭代，若遇上噪声则容易陷入局部最优解。...Sklearn提供了随机梯度下降的API from sklearn.linear_model import SGDRegressor 小批量梯度下降算法（mini-bantch）小批量梯度下降算法...（SAG）随机平均梯度下降算法（SAG）每次迭代时, 随机选择一个样本的梯度值和以往样本的梯度值的均值在SG方法中，虽然避开了运算成本大的问题，但对于大数据训练而言，SG效果常不尽如人意，因为每一轮梯度更新都完全与上一轮的数据和梯度无关...效果而言，sag相对于sgd，收敛速度快了很多。这一点下面的论文中有具体的描述和证明。

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梯度下降法及回归问题评估

此过程简单，高效，通常可以较好地避免更新迭代收敛到局部最优解。其迭代形式为：由于每次只食用一个样本迭代，若遇到噪音则很容易陷入局部最优解。 ...Sklearn提供了随机梯度下降的API： from sklearn.linear_model import SGDRegressor 3.3小批量梯度下降算法（mini-bantch）概念：每次从训练样本集上随机抽取一个小样本集...如此，每一轮更新仅需计算一个样本的梯度，计算成本等同于SG，但收敛速度快得多。其迭代形式为： 4.回归问题评估 ✒️不同于类别预测，不能苛刻回归预测的数值结果要严格的和真实值一致。...4.1平均绝对误差（MAE）上面的公式中：n 为样本数量, y 为实际值, 为预测值 MAE 越小模型预测约准确 Sklearn中的MAE的API： from sklearn.metrics...R² > 0.8 强拟合 R²的表达式：上面的公式中y = 真实值, = 模型预测值, = 真实值的平均值 Sklearn 中R-Squared 的API： from sklearn.metrics

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回归-线性回归算法（房价预测项目）

损失函数 ---- 损失函数就是定义当前函数和目标函数之间的差异，并且我们期望这个差异（损失）越小越好。...优化算法正规方程 ---- 利用高中知识，求一个函数的最小值，我们可以求导，在导数为0处取得最小值。...但如果不可逆，就不能使用该方法了。使用梯度下降可以求得最小的损失值，其主要思想是求偏导按照梯度上升最快的方向进行求解，取其梯度反方向，即梯度下降。...比如三维特征中，其平面图可以像是山峰和谷底，那我们就是要从山峰出发，从最陡（梯度最大）的方向进行下山，从而到达谷底取最小值，但往往可能陷入其它谷底，只取到了极小值，可以修改步长（学习率）。...（插播反爬信息）博主CSDN地址：https://wzlodq.blog.csdn.net/ 项目实战 ---- 使用波士顿房价数据集，sklearn内置了该数据集，也是Kaggle中的一个入门练习

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为9阶时，模型完全拟合了训练数据，却不能够很好地对 test 集做出好的预测，称之过拟合 3....相关系数矩阵显示，酒的质量跟酒精含量呈较强的正相关，跟柠檬酸呈较强的负相关性 4.2 模型验证 from sklearn.linear_model import LinearRegression...梯度下降法一种有效估计模型最佳参数的方法朝着代价函数下降最快的梯度迈出步伐（步长，也叫学习率）学习率太小，收敛时间边长学习率太大，会在局部极小值附近震荡，不收敛根据每次训练迭代，使用的训练实例数量...：批次梯度下降：每次训练，使用全部实例来更新模型参数，时间长，结果确定随机梯度下降：每次训练，随机选取一个实例，时间短，每次结果不确定，接近极小值 sklearn 的 SGDRegressor 是随机梯度下降的一种实现...import numpy as np from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.linear_model import SGDRegressor

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多种分类算法的性能比较

另外,该数据中没有缺失的属性/特征值(MissingAttributeValues),更加方便了后续的分析。数据处理 #从sklearn.cross_ validation导人数据分割器。...y = column_or_1d(y, warn=True) 性能评估不同于类别预测,我们不能苛求回归预测的数值结果要严格地与真实值相同。一般情况下,我们希望衡量预测值与真实值之间的差距。...特别是,现实生活中的许多实例数据的各个特征与回归目标之间,绝大多数不能保证严格的线性关系。...dtr.fit(x_train, y_train) #使用默认配置的单一回归树对测试数据进行预测，并将预测值存储在变量dtr_y_predict中。...;③依托训练数据构建最佳的树模型是NP难问题，即在有限时间内无法找到最优解的问题,因此我们所使用类似贪婪算法的解法只能找到一些次优解,这也是为什么我们经常借助集成模型,在多个次优解中寻觅更高的模型性能。

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【机器学习】--鲁棒性调优之L1正则，L2正则

一、前述鲁棒性调优就是让模型有更好的泛化能力和推广力。二、具体原理 1、背景 ? 第一个更好，因为当把测试集带入到这个模型里去。...总结：经验值 MSE前系数为1 ，L1 , L2正则前面系数一般为0.4~0.5 更看重的是准确性。 L2正则会整体的把w变小。...3.如若认为少数特征有用，但特征数大于样本数，则选择ElasticNet函数。 4、在保证正确率的情况下加上正则。 5、如果把lamda设置成0，就只看准确率。...两种方式第一种岭回归 ridge_reg = Ridge(alpha=1, solver='auto') ridge_reg.fit(X, y) print(ridge_reg.predict(1.5))#预测1.5的值...#第二种使用随机梯度下降中L2正则 sgd_reg = SGDRegressor(penalty='l2') sgd_reg.fit(X, y.ravel()) print(sgd_reg.predict

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Python人工智能经典算法之线性回归

3.为什么需要交叉验证为了让被评估的模型更加准确可信注意：交叉验证不能提高模型的准确率 2.网格搜索超参数:...sklearn中,需要手动指定的参数,叫做超参数网格搜索就是把这些超参数的值,通过字典的形式传递进去,然后进行选择最优值 3.api: sklearn.model_selection.GridSearchCV...线性回归 2.1 线性回归简介 1.定义利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式 2.表示方式:...4.梯度下降法 -- 循序渐进举例: 山 -- 可微分的函数山底 -- 函数的最小值梯度的概念...下山太慢步长太大 -- 容易跳过极小值点(*****) 为什么梯度要加一个负号梯度方向是上升最快方向,负号就是下降最快方向

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浅谈梯度下降算法（模拟退火实战）

『梯度』是一个向量，表示函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，也就是说沿着该向量方向变化率最大，是最陡的。图片上图摘自网络。...比如三维特征中，其平面图可以像是山峰和谷底，那我们就是要从山峰出发，从最陡（梯度最大）的方向进行下山，从而到达谷底取最小值，但往往可能陷入其它谷底，只取到了极小值，可以修改步长（学习率）。...每次更新时在整个数据集上计算全部梯度，计算量较大，所以梯度下降的速度较慢。此外，批梯度下降过程中不能同步更新模型，即在运行的过程中，不能增加新的样本数据。...使用单个样本误差更新权重，然后再随机下一个样本重复此过程，直到损失函数值停止下降，为此速度大幅提高，但是也由于每次只使用一个样本迭代，若随机到噪声样本则容易陷入局部最优解。...库中，封装了SGD*随机梯度下降算法的应用，如分类SGDClassifier()、回归SGDRegressor()等(☆▽☆)。

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回归问题波士顿房价预测

=True, learning_rate ='constant', eta0=0.01) SGDRegressor类实现了随机梯度下降学习，它支持不同的损失函数和正则化惩罚项来拟合线性回归模型。 ...DIS：到5个波士顿就业服务中心的加权距离。 RAD：无障碍径向高速公路指数。 TAX：每万元物业税率。 PTRATIO：小学师生比例。 B：黑人比例指数。 LSTAT：下层经济阶层比例。...MSE 的值越小，表示模型的预测效果越好。MSE 的单位与预测值和真实值的单位相同，因此可以直接比较不同模型之间的性能。...在训练过程中，它通过最小化损失函数（均方误差）来找到最佳的权重和截距。...在训练过程中，它通过逐步更新权重和截距来最小化损失函数。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第4章训练模型

：梯度下降（GD），在训练集上，它可以逐渐调整模型参数以获得最小的损失函数，最终，参数会收敛到和第一种方法相同的的值。...具体来说，开始时，需要选定一个随机的θ（这个值称为随机初始值），然后逐渐去改进它，每一次变化一小步，每一步都尝试降低损失函数（例如：均方差损失函数），直到算法收敛到一个最小值（如图：4-3）。 ?...它们可能是洞，山脊，高原和各种不规则的地形，使它们收敛到最小值非常的困难。...收敛速率当损失函数是凸函数，同时它的斜率不能突变（就像均方差损失函数那样），那么它的批量梯度下降算法固定学习率之后，它的收敛速率是O(1/iterations)。...虽然随机性可以很好的跳过局部最优值，但同时它却不能达到最小值。解决这个难题的一个办法是逐渐降低学习率。

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为什么要数据归一化： 1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；当存在多个特征时，如果特征数据范围不一致，可能会导致梯度下降的路径摇摆不定，效率低下。...而右图对两个原始特征进行了归一化，其对应的等高线显得很圆，最优解的寻优过程明显会变得平缓，更容易正确的收敛到最优解。...因此如果机器学习模型使用梯度下降法求最优解时，归一化往往非常有必要，否则很难收敛甚至不能收敛。 2）归一化有可能提高精度。一些分类器需要计算样本之间的距离（如欧氏距离），例如KNN。...常见的数据归一化方法 1) 线性归一化也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 – 1]之间。转换函数如下： ?...通过一些数学函数，将原始值进行映射。该方法包括 log、指数，正切等。需要根据数据分布的情况，决定非线性函数的曲线，比如log(V, 2)还是log(V, 10)等。

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【机器学习】--线性回归中L1正则和L2正则

总结：经验值 MSE前系数为1 ，L1 , L2正则前面系数一般为0.4~0.5 更看重的是准确性。 L2正则会整体的把w变小。...L1正则会倾向于使得w要么取1，要么取0 ，稀疏矩阵，可以达到降维的角度。 ElasticNet函数（把L1正则和L2正则联合一起）： ? 总结： 1.默认情况下选用L2正则。...两种方式第一种岭回归 ridge_reg = Ridge(alpha=1, solver='auto') ridge_reg.fit(X, y) print(ridge_reg.predict(1.5))#预测1.5的值...#第二种使用随机梯度下降中L2正则 sgd_reg = SGDRegressor(penalty='l2') sgd_reg.fit(X, y.ravel()) print(sgd_reg.predict...(1.5)) 代码三：Elastic_Net函数 # elastic_net函数 import numpy as np from sklearn.linear_model import ElasticNet

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