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在使用Ridge Regressor进行线性回归之后-使用了哪个求解器?

在使用Ridge Regressor进行线性回归之后,可以使用多种求解器来求解最优解。其中常用的求解器有:

  1. "auto":自动选择求解器。根据数据集的特征数量和样本数量来自动选择求解器。对于小规模数据集,使用"svd"求解器;对于大规模数据集,使用"cholesky"求解器。
  2. "svd":奇异值分解(Singular Value Decomposition)求解器。通过奇异值分解来求解最优解,适用于特征数量大于样本数量的情况。
  3. "cholesky":乔列斯基分解(Cholesky Decomposition)求解器。通过乔列斯基分解来求解最优解,适用于特征数量小于样本数量的情况。
  4. "lsqr":最小二乘法求解器。通过最小二乘法来求解最优解,适用于特征数量大于样本数量的情况。
  5. "sparse_cg":共轭梯度法求解器。通过共轭梯度法来求解最优解,适用于特征数量大于样本数量的情况。
  6. "sag":随机平均梯度下降法求解器。通过随机平均梯度下降法来求解最优解,适用于大规模数据集。

不同的求解器在求解速度和精度上可能有所差异,选择合适的求解器可以提高线性回归模型的性能。在腾讯云的机器学习平台中,可以使用Tencent ML-Images进行图像识别和分类任务,Tencent ML-Text进行文本分类和情感分析任务,Tencent ML-Recommendation进行推荐系统任务等。详情请参考腾讯云机器学习平台的产品介绍:Tencent ML-ImagesTencent ML-TextTencent ML-Recommendation

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