文章目录 最简单的RNN回归模型入门（PyTorch版） RNN入门介绍 PyTorch中的RNN 代码实现与结果分析 版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明原文出处！...最简单的RNN回归模型入门（PyTorch版） RNN入门介绍 至于RNN的能做什么，擅长什么，这里不赘述。如果不清楚，请先维基一下，那里比我说得更加清楚。...我们首先来来看一张经典的RNN模型示意图！ 图分左右两边：左边给出的RNN是一个抽象的循环结构，右边是左边RNN展开以后的形式。...PyTorch中的RNN 下面我们以一个最简单的回归问题使用正弦sin函数预测余弦cos函数，介绍如何使用PyTorch实现RNN模型。...代码实现与结果分析 好了，搞清楚了RNN的基本原理以及PyTorch中RNN类的输入输出参数要求，我们下面实现我们的回归案例。
单层回归代码 import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist...sess.run(accuracy, feed_dict={X: mnist.test.images, Y: mnist.test.labels}) print(test_accuracy) 输出结果
田径赛中百米运动员想跑得快，需要大步幅与高步频，但步幅和步却是一对相互矛盾的存在，只有步幅和步频达到最优平衡点时，人才可以跑的更快，所以任何运动员都需要建立步幅和步频之间的平衡模型。...例如由于价格因素，罗森某天的营业总额和商品销量之间就存在着严格的依存关系，再例如圆与半径之间也存在着严格的依存关系； 2、随机关系：即相关关系，变量间不能用函数关系精确的表达，点不能被函数完全刻画，X与...相关系数，信用评分中一般会使用hoeffding相关系数，所以fico信用评分的代码一般会用SAS来写，相较于其他语言，我也更喜欢用SAS去建立信用评分模型。...数据相关的衡量指标 模型中一般需要Y和X间要相关，但是X之间最好不要相关。...我举一个例子来说明伪相关悖论是什么：例如张三是我在东北上大学时的大学同学，李四是我在北京工作的同事，张三来北京看我，我们三人便有了关联，但是如果没有我，我的北京同事和我的大学同学这辈子都不会有什么人生交集
基于回归模型的销售预测 小P：小H，有没有什么好的办法预测下未来的销售额啊 小H：很多啊，简单的用统计中的一元/多元回归就好了，如果线性不明显，可以用机器学习训练预测 数据探索 导入相关库 # 导入库...# 初选回归模型 model_names = ['BayesianRidge', 'XGBR', 'ElasticNet', 'SVR', 'GBR'] # 不同模型的名称列表 model_br =...(X_train, y_train).predict(X_test) for model in model_list] # 各个回归模型预测的y值列表 模型评估 # 模型效果评估 n_samples...print('all samples: %d \t features: %d' % (n_samples, n_features),'\n','-'*60) # 打印输出样本量和特征数量 regresstion_score...，而且不难发现XGBoost在回归预测中也具有较好的表现，因此在日常业务中，碰到挖掘任务可首选XGBoost～ 共勉～
分类选择模型大约有十几个左右，例如： 线性概率模型 对数线性模型 逻辑回归模型 条件逻辑回归模型 名义逻辑回归模型 probit模型 但是实际用到最多的基本都是逻辑回归模型，尤其在商业分析中...，基本能够想到的离散选择的应用领域80%以上都会使用逻辑回归模型去解决问题。...逻辑回归模型的SAS实现代码 数据分析中，尽量不要构建 有序的 三分类或三分类以上的 逻辑回归模型，如果遇到Y是三或三以上分类的情况，最好通过合并的方式将Y转换成二元回归，这样模型的性质会更加稳健...SAS中实现逻辑回归的过程步很多，下面模型的业务背景为构建手机用户流失与否与在网时长的逻辑回归模型，代码为： 1、如果只是单纯建立逻辑回归模型，可以使用logistic过程步： ?...因果关系建模与取数逻辑 回归模型并不是严格意义上的因果关系，回归是可以进行预测的，但是，如果仅仅考虑预测的精度，而不重视业务中的因果关系，即使模型内部、外部的有效性很高，这种模型的预测效果也是暂时的
1、回归模型 回归模型利用自带的faithful数据来示例，faithful是某位地质学家在黄石公园旅游景点"Old Faithful"间歇泉所记录的喷发数据。...(Intercept) eruptions 33.47 10.73 并建立了一个属于线性回归模型的对象，并传回各个变量系数和其他不同的资料。...下面可以用plot函数对这个回归模型作诊断检验。...> par(mfrow=c(2,2)) > plot(lm(waiting~eruptions),col="blue") 指令par(mfrow=c(2,2))可以将R的输出窗口设定成为2行2列，下次输入...2、多元回归模型 R的内置档案stackloss，记录了由氧化氨气而制造硝酸的数据。数据包括4列：Air.Flow(空气流量)、Water.Temp(水温)、Acid.Conc.
p=25453 现在有了对贝叶斯方法的概念理解，我们将实际研究使用它的回归模型。为了简单起见，我们从回归的标准线性模型开始。然后添加对采样分布或先验的更改。...我们将通过 R 和相关的 R 包 rstan 使用编程语言 Stan。 示例：线性回归模型 在下文中，我们将设置一些初始数据，并使用标准 lm 函数运行模型比较。...即使在verbose = FALSE的情况下，Stan也会向R控制台输出大量的输出，我在这里省略，但是你会看到一些关于编译过程的初始信息，当每条链通过iter参数中指定的10%的迭代时的更新，以及最后对耗时的估计...bets = extract$beta 除了制作数据列表和产生特定语言的模型代码的初始设置之外，相对于标准模型，运行贝叶斯回归模型并不一定需要太多的时间。...---- 本文摘选《R语言MCMC的rstan贝叶斯回归模型和标准线性回归模型比较》。
在这篇文章中，我们将看到如何处理回归问题，以及如何通过使用特征转换、特征工程、聚类、增强算法等概念来提高机器学习模型的准确性。...我们必须根据数据集中的这些参数预测保险费用。这是一个回归问题，因为我们的目标变量——费用/保险成本——是数字的。...平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)是用来评价回归模型的指标。你可以在这里阅读更多。我们的基线模型给出了超过76%的分数。...在这两种方法之间，decision - trees给出的MAE更好为2780。 让我们看看如何使我们的模型更好。 特性工程 我们可以通过操纵数据集中的一些特征来提高模型得分。...一旦我们得到了参数的最优值，我们将使用这些值再次运行所有3个模型。 ? 这个看起来好多了!我们已经能够提高我们的准确性- XGBoost给出了88.6%的分数，相对较少的错误 ?
多元回归与一元回归不同 Data Analyst 与一元回归相比，多元回归有两点不同： 1、新增了一个假定，多元回归的假定为： Y的平均值能够准确的被由X组成的线性函数模型呈现出来； 解释变量和随机扰动项不存在线性关系...2、多元线性回归会面临变量选择的问题 模型自变量增加后，即便使用聚类等手段进行变量压缩，也不能将自变量的相关性完全剔除，这便会导致具有相关性的自变量溜进模型。...多元线性回归的多重共线性 Data Analyst 多元线性回归的自变量间不能具有多重共线性，但实际构建模型时经常会遇到自变量间高度重叠的情况，即自自变量间高度相关，一般SAS中使用VIF参数进行自变量相关性的检验...回归模型中多少个变量合适 Data Analyst SAS构建回归模型时，依据不同功能可以将模型划分为不同类别，一般模型可以分为三类： 1、机理模型： 机理模型追求将变量关系描述的越清楚越好...如下为全子集回归模型的SAS实现代码： ? ?
我眼中的回归变量筛选 变量筛选是回归建模过程关键的一步，由于变量间的相关性，必然会导致不同的筛选方法得到不同的模型。...在所有变量筛选方法中，向前法、向后法以及逐步回归法的使用频率较高，因为这类方法操作简单、运算速度快，非常实用，这种方法选出的变量 在入模后模型比较接近最优。...然而经向前法、向后法与逐步回归法筛选出的变量构建的模型并不是最优模型，若想构建最优模型，可以通过构建每个X的组合去获取最优变量组合，即全子集法。...我眼中的回归预测 回归模型的预测功能指根据自变量X的取值去 估计或预测 因变量Y的取值，一般，预测或估计的类型主要有两种，即： 1、点估计 Y的平均值的点估计 Y的个别值的点估计 2、区间估计...Y的平均值的置信区间估计 Y的个别值的预测区间估计 需要注意，用回归模型进行预测时，模型中自变量的取值离均值越远则预测的结果就会越不可靠。
文中对比了简单模型LeNet和现代模型ResNet的校准情况，LeNet的输出结果校准性很好，而ResNet则出现了比较严重的过自信问题（over-confidence），即模型输出的置信度很高，但实际的准确率并没有那么高...保序回归就是在不改变预测结果的排序（即不影响模型的排序能力），通过修改每个元素的值让整体的误差最小，进而实现模型纠偏。...Platt scaling则直接使用一个逻辑回归模型学习基础预测值到校准预测值的函数，利用这个函数实现预测结果校准。...在获得基础预估结果后，以此作为输入，训练一个逻辑回归模型，拟合校准后的结果，也是在一个单独的验证集上进行训练。这个方法的问题在于对校准前的预测值和真实值之间的关系做了比较强分布假设。...本文定义的MMCE原理来自评估模型校准度的指标，即模型输出类别概率值与模型正确预测该类别样本占比的差异。
建模的评估一般可以分为回归、分类和聚类的评估，本文主要介绍回归和分类的模型评估： 一、回归模型的评估 主要有以下方法： 指标 描述 metrics方法 Mean Absolute Error(MAE...（二）均方误差（Mean Squared Error，MSE） 观测值与真值偏差的平方和与观测次数的比值： 这也是线性回归中最常用的损失函数，线性回归过程中尽量让该损失函数最小。...那么模型之间的对比也可以用它来比较。 MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。...无论分类还是回归模型，都可以利用交叉验证，进行模型评估，示例代码： from sklearn.cross_validation import cross_val_score print(cross_val_score...0.33333333333333331 accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False) # 类似海明距离，每个类别求准确后，再求微平均 Out[128]: 3 #2、分类报告：输出包括了
因为我们这里使用的二项分布（因变量），所以需要选择一个合适的激活函数能够将输出映射到 [0,1] 之间，Logit 函数满足要求。...逻辑回归不要求因变量和自变量之间是线性关系，它可以处理多类型关系，因为它对预测输出进行了非线性 log 变换。 为了避免过拟合和欠拟合，我们应该涵盖所有有用的变量。...基于特定标准，通过增加/删除协变量来逐步拟合回归模型。常见的逐步回归方法如下所示： 标准的逐步回归做两件事，每一步中增加或移除自变量。 前向选择从模型中最重要的自变量开始，然后每一步中增加变量。...然而，可供选择的选项越多，选择合适的答案就越困难。类似的情况也发生在回归模型选择中。 在多种类型的回归模型中，基于自变量和因变量的类型、数据维数和数据的其它本质特征，选择最合适的技术是很重要的。...以下是如何选择合适的回归模型的几点建议： 数据挖掘是建立预测模型不可缺少的环节。这应该是选择正确的模型的第一步，比如确定各变量的关系和影响。
求θ的公式 在视频教程中，吴恩达老师给了我们一个如下图红色方框内的求参数 θ 的公式 ? 先对图中的公式简单的说明一下。...具体到上图中的例子，X 和 y在上图已经有了，它们都是已知的值，而未知的 可以通过图中的公式以及X和y的值求出来，最终得到假设函数(hypothesis function)为 假设函数和代价函数 多元线性回归的假设函数和代价函数如下...因为当J(θ)取最小值时，该函数对于θ的导数为0，于是我们可以得到J'(θ)=0的方程，从而解出θ的值。...于是有 根据矩阵的复合函数求导法则有 先来推导 ，J是关于u的函数，而u是一个元素为实数的m维列向量，所以 与 的点积是一个实数，也就是有 根据因变量为实数，自变量为向量的导数定义，可得...再来看 的推导，这是向量对向量的求导，根据其定义，有 因为y是一个元素为实数常量的m维向量，所以它对n+1维的列向量θ求导会得到一个m行n+1列的0矩阵，也就是 根据公式， 所以 把(2)
回归分析常常出现于我们的科学研究中，线性回归、Logisitic回归、Possion回归、Cox回归，这些名字你一定都不陌生，我们通常采用回归分析来探索影响疾病的危险因素、校正混杂因素、预测疾病的发生情况等...你是否也有这样的迷茫，见过了好多的回归分析，但依然不知在实际情况中该如何选择？ 今天小编就整理了一份宝典送给大家，让你迅速get回归模型的选择。...Step2.确定自变量和因变量的类型 确定自变量和因变量的数据类型（是属于分类变量、连续变量、有序变量，还是带有时间的生存变量？），然后对照小编整理的“分析模型宝典”就好啦！ 表1....分析模型宝典（包括但不仅限于回归分析） 确定了该采用什么样的回归模型，就可以开始操作了，鉴于市面上很多软件可以帮助我们来执行回归分析（SPSS, R, SAS, Matlab等），教程也有很多，小编在这里不做赘述...Logistic回归模型！
最简单的RNN回归模型入门（PyTorch版） RNN入门介绍 至于RNN的能做什么，擅长什么，这里不赘述。如果不清楚，请先维基一下，那里比我说得更加清楚。...我们首先来来看一张经典的RNN模型示意图！ [Recurrent Neural Network] 图分左右两边：左边给出的RNN是一个抽象的循环结构，右边是左边RNN展开以后的形式。...PyTorch中的RNN 下面我们以一个最简单的回归问题使用正弦sin函数预测余弦cos函数，介绍如何使用PyTorch实现RNN模型。...在咱们的回归案例中，一个序列中包含若干点，而每个点的所代表的函数值（Y）作为一个样本，则咱们案例中的input_size为1。这个参数需要根据自己的实际问题确定。...代码实现与结果分析 好了，搞清楚了RNN的基本原理以及PyTorch中RNN类的输入输出参数要求，我们下面实现我们的回归案例。
0.完整代码 下面一段代码实现了2个功能： 1.用keras库编程实现拟合线性方程的回归模型； 2.对比了4种优化器的性能。...__class__, w_error, b_error)) 上面一段代码的运行结果如下： X[:5]: [ 2. 4. 6. 8. 10.]...1.结论 对于线性方程的回归模型，使用Adam优化器能够得到不错的拟合效果。
它是指最佳拟合线周围的数据点的方差在一个范围内不一样的情况。它导致残差的不均匀分散。如果它存在于数据中，那么模型倾向于预测无效输出。检验异方差的最好方法之一是绘制残差图。...除了MSE 和 MAE 外回归还有什么重要的指标吗？ 我们用一个回归问题来介绍这些指标，我们的其中输入是工作经验，输出是薪水。下图显示了为预测薪水而绘制的线性回归线。...为了使回归模型被认为是一个好的模型，MAE 应该尽可能小。 MAE的优点是：简单易懂。结果将具有与输出相同的单位。...为了使回归模型被认为是一个好的模型，RMSE 应该尽可能小。 RMSE 解决了 MSE 的问题，单位将与输出的单位相同，因为它取平方根，但仍然对异常值不那么稳定。...这意味着我们的模型比平均线最差，也就是说我们的模型还不如取平均数进行预测。 如果我们模型的 R2 得分为 0.8，这意味着可以说模型能够解释 80% 的输出方差。
详细方法 子集选择 最佳子集选择 在这里，我们为p个 预测变量的每种可能组合拟合单独的OLS回归 ，然后查看结果模型拟合。这种方法的问题在于， 最佳模型 隐藏在2 ^ p种 可能性之内。...这适用于其他类型的模型选择，例如逻辑回归，但我们根据选择选择的得分会有所变化。对于逻辑回归，我们将使用 偏差 而不是RSS和R ^ 2。...选择最佳模型 上面提到的三种算法中的每一种都需要我们手动确定哪种模型效果最好。如前所述，使用训练误差时，具有最多预测值的模型通常具有最小的RSS和最大的R ^ 2。...岭回归的要求是预测变量 X的 中心定为 mean = 0，因此必须事先对数据进行标准化。 为什么岭回归比最小二乘更好？ 优势在偏差方差中显而易见 。随着λ的增加，脊回归拟合的灵活性降低。...即使RMSE比脊线回归高一点，它也比线性回归模型具有简单的优势。
线性回归是一种简单而强大的统计学方法，用于预测一个因变量与一个或多个自变量之间的关系。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的线性回归模型，并介绍其原理和实现过程。加粗样式 什么是线性回归？...线性回归是一种用于建立因变量与自变量之间线性关系的统计模型。...1], [2], [3], [4], [5]]) y = np.array([2, 3, 4, 5, 6]) 创建线性回归模型 然后，我们创建一个线性回归模型实例： model = LinearRegression...线性回归是一种简单而有效的预测模型，适用于许多不同类型的数据集。通过使用Python的Scikit-Learn库，我们可以轻松地构建和应用线性回归模型，并对数据进行预测。...希望本文能够帮助读者理解线性回归的基本概念，并能够在实际应用中使用Python实现线性回归模型。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
