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Lasso 和 Ridge回归中的超参数调整技巧

在这篇文章中，我们将首先看看Lasso和Ridge回归中一些常见的错误，然后我将描述我通常采取的步骤来优化超参数。代码是用Python编写的，我们主要依赖scikit-learn。...起初，我并没有真正意识到需要另一个关于这个主题的指南——毕竟这是一个非常基本的概念。然而，当我最近想要确认一些事情时，我意识到，市面上的很多文章要么太学术化，要么太简单，要么就是完全错误。...假设您执行以下操作。 （同样，该示例没有缩放比例，将不会产生正确的结果，请不要这样做。此外，请注意，除了缩放比例以外，还有其他问题，我们将在近期内再次讨论。）...在此示例中，您可以看到0到0.01之间可能没有疯狂的峰值。当然，这仍然是错误的，因为我们没有缩放。 这是缩放版本的图： 再次看起来不错，在0.07和0.09之间可能没有任何奇怪的事情发生。...在得到X和y之前，我不会详细说明数据。我使用来自美国县级国家健康排名数据收集的一个版本来生成下面的结果，但对于这个示例来说，这真的无关紧要。

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R语言笔记完整版

——改变对象的数据类型 特殊属性 attributes()——查看对象object各种属性组成的列表 attr(，“name”)...——存取对象object的名为name的属性 混合类型 逻辑类型+数值类型=数值类型 逻辑类型+字符类型=字符类型 数值类型+字符类型=字符类型...>)——显示数据框的列名称 dataframe[[2]] 和 dataframe[["TheSec.Name"]] 和 dataframe$TheSec.Name——获取数据框第二列的元素值...没有隐藏层 Wts：初始系数，不设定则使用随机数设定 linout：为TRUE时，模型输出（目标变量）为连续型实数，一般用于回归分析；如果为FALSE（默认取值）则输出为逻辑数据...@pars——（模型）对象的属性用操作符“@”访问，比如对象object的属性是pars

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    特征工程系列：数据清洗

    0x03 逻辑错误清洗 逻辑错误除了以下列举的情况，还有很多未列举的情况，在实际操作中要酌情处理。...2）回归 可以用一个函数（如回归函数）拟合数据来光滑数据。线性回归涉及找出拟合两个属性（或变量）的“最佳”线，是的一个属性可以用来预测另一个。...系统实时性能要求较高； 即要求得到这些信息前迅速做出判断或决策。 有些对象的某个或某些属性是不可用的。 如一个未婚者的配偶姓名、一个儿童的固定收入状况等。...2.缺失数据处理方法 1) 删除元组 也就是将存在遗漏信息属性值的对象（元组，记录）删除，从而得到一个完备的信息表。...对于包含空值的对象，将已知属性值代入方程来估计未知属性值，以此估计值来进行填充。当变量不是线性相关时会导致有偏差的估计。常用线性回归。

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    五、分类模型_大五模型包括

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...，属性值只有1/0或者多个类别，我们把预测这种的模型就叫做分类模型 二、分类模型类型 在分类模型中，我们有： 逻辑回归（名字带有回归可不一定是回归啊） 决策树 支持向量机（最为经典一种） 朴素贝叶斯 在机器学习中...，我们基本上都可以将都可以监督学习算法分为回归与分类的 2.1、逻辑回归 再说逻辑回归之前我们需要先了解sigmold函数： f ( x ) = 1 / ( 1 + e y ) f(x)=1/(1+e...^y) f(x)=1/(1+ey) 此函数和线性回归方程联合一起即可，得到逻辑回归方程 import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as...分类树的构造过程与回归树也很类似，与回归树一样，分类树也是采用递归二叉分裂。但是在分类树中，均方误差无法作为确定分裂节点的准则，一个很自然的替代指标是分类错误率。

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    Kaggle赛题解析：逻辑回归预测模型实现

    因为逻辑回归建模时，需要输入的特征都是数值型特征，我们通常会先对类目型的特征因子化。 什么叫做因子化呢？...如果大家了解逻辑回归与梯度下降的话，会知道，各属性值之间scale差距太大，将对收敛速度造成几万点伤害值！甚至不收敛！...7.逻辑回归建模 我们把需要的feature字段取出来，转成numpy格式，使用scikit-learn中的LogisticRegression建模。...8.逻辑回归系统优化 8.1 模型系数关联分析 亲，你以为结果提交上了，就完事了？ 我不会告诉你，这只是万里长征第一步啊(泪牛满面)！！！这才刚撸完baseline model啊！！！...首先，Name和Ticket两个属性被我们完整舍弃了(好吧，其实是因为这俩属性，几乎每一条记录都是一个完全不同的值，我们并没有找到很直接的处理方式)。

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    Kaggle赛题解析：逻辑回归预测模型实现

    因为逻辑回归建模时，需要输入的特征都是数值型特征，我们通常会先对类目型的特征因子化。 什么叫做因子化呢？...如果大家了解逻辑回归与梯度下降的话，会知道，各属性值之间scale差距太大，将对收敛速度造成几万点伤害值！甚至不收敛！...7.逻辑回归建模 我们把需要的feature字段取出来，转成numpy格式，使用scikit-learn中的LogisticRegression建模。...8.逻辑回归系统优化 8.1 模型系数关联分析 亲，你以为结果提交上了，就完事了？ 我不会告诉你，这只是万里长征第一步啊(泪牛满面)！！！这才刚撸完baseline model啊！！！...首先，Name和Ticket两个属性被我们完整舍弃了(好吧，其实是因为这俩属性，几乎每一条记录都是一个完全不同的值，我们并没有找到很直接的处理方式)。

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    大数据测试学习笔记之Python工具集

    DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。以下的内容主要以DataFrame为主。...目前Scikit-learn已经实现的算法包括：支持向量机（SVM），最近邻，逻辑回归，随机森林，决策树以及多层感知器（MLP）神经网络等等。...回归 是指预测与给定对象相关联的连续值属性，最常见的应用场景包括预测药物反应和预测股票价格等。...聚类 是指自动识别具有相似属性的给定对象，并将其分组为集合，属于无监督学习的范畴，最常见的应用场景包括顾客细分和试验结果分组。...通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图 直方图 功率谱 条形图 错误图 散点图 等等。

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    逻辑回归项目实战-附Python实现代码

    记得刚工作的时候，用的第一个模型就是逻辑回归。虽然从大二(大一暑假参加系里建模培训，感谢知识渊博的老师把我带入模型的多彩世界!)...逻辑回归已经在各大银行和公司都实际运用于业务，已经有很多前辈写过逻辑回归。 本文将从我实际应用的角度阐述逻辑回归的由来，致力于让逻辑回归变得清晰、易懂。...接下来我们一起挑选重要变量，建立逻辑回归模型。 4 用IV挑选变量 挑选变量的方法多种多样，可以用IV、GBDT、随机逻辑回归、随机森林、逐步回归、cluster等等(我在建模中实际用到)。...可以用如下语句把所有变量的IV值汇总输出到csv文件中： IVi=pd.DataFrame({'name':columns_x, 'IV':ivs}).sort_values('IV',ascending...把拟合好的系数和截距代入逻辑回归函数中，得到的结果就是逾期的概率值。

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    通过正则化扩展回归库

    它的一个优点是容易解释得到的系数，这是神经网络特别难以解决的问题。 然而，线性回归并非没有挑战。在本文中，我们关注一个特殊的挑战：处理大量的特征。...在回归分析中，有两个因素减低了性能：多重共线性（相关特征）和特征的数量。 通常可以手工以得到少量特征。...注意，我直接读取了dataframe的pickle数据，它是使用github仓库中用generate_drum_model.py脚本生成的。...sklearn很方便地包含了一个用于逻辑回归分析的函数：LogisticRegressionCV。...然后我们在上面乘上一个0到7之间的16个对数，这样得到16个潜在的C值。我没有一个很好的理由来解释这些数字。转换为α，并取log10，我们得到： np.log10(1/(2*cs)) ?

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    《python数据分析与挖掘实战》笔记第5章

    包括线性回归、非线性回归、Logistic回归、岭回归、主成分回归、偏最小二乘回 归等模型 决策树 决策树采用自顶向下的递归方式，在内部节点进行属性值的比较，并根据不同的属性值 从该节点向下分支，最终得到的叶节点是学习划分的类...可以消除自变量之间 的多重共线性 代码清单5-1_逻辑回归代码 #-*- coding: utf-8 -*- #逻辑回归 自动建模 import pandas as pd #参数初始化 filename...lr.fit(x, y) #用筛选后的特征数据来训练模型 print(u'逻辑回归模型训练结束。')...Scikit-Leam在随机Lasso和随机逻辑回归中有对稳定性选择的实现。...因此，ID3算法在每个非叶节点选 择信息增益最大的属性作为测试属性，这样可以得到当前情况下最纯的拆分，从而得到较小 的决策树。

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    Spark Pipeline官方文档

    ：预测器是一个可以fit一个DataFrame得到一个转换器的算法，比如一个学习算法是一个使用DataFrame并训练得到一个模型的预测器； Pipeline：一个Pipeline链使用多个转换器和预测器来指定一个机器学习工作流...和train的算法的抽象概念，严格地说，一个预测器需要实现fit方法，该方法接收一个DataFrame并产生一个模型，该模型实际上就是一个转换器，例如，逻辑回归是一个预测器，调用其fit方法可以得到一个逻辑回归模型...，一个参数Map就是参数的k,v对集合； 这里有两种主要的给算法传参的方式： 为一个实例设置参数，比如如果lr是逻辑回归的实例对象，可以通过调用lr.setMaxIter(10)指定lr.fit()最多迭代...spark.mllib包中的类似； 传一个参数Map给fit和transform方法，参数Map中的任何一个参数都会覆盖之前通过setter方法指定的参数； 参数属于转换器和预测器的具体实例，例如，如果我们有两个逻辑回归实例...lr1和lr2，然后我们创建一个参数Map，分别指定两个实例的maxIter参数，将会在Pipeline中产生两个参数不同的逻辑回归算法； 机器学习持久化：保存和加载Pipeline 大多数时候为了之后使用将模型或者

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    数据分析利器 pandas 系列教程（二）：强大的 DataFrame

    通过列创建 import pandas as pd #没有设置行索引 index，取默认值 df = pd.DataFrame({'name':['Bob','Alice','Joe']*3,...dataframe 的基本属性和整体描述 属性 含义 df.shape df 的行数、列数 df.index df 的行索引 df.columns df 的列索引（名称） df.dtypes df 各列数据类型...而 dataframe 可以通过 df[列名] 的方式得到 series： print(df['name'],type(df['name']),'\n') ?...这里我纠正一下我上篇文章中的错误之处：series.values 或 series.unique() 返回的并不是列表，虽然打印结果像列表（因为对 __str__()函数进行了重载），但实际上却是 ndarray...或者 df[:,列名]=可迭代对象 实现，来个任务驱动，比如新增一列成绩等级，60 分以下为不及格，60-89 为良，90-100 为优： level = [] for grade in df['grade

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    Python 机器学习：多元线性回归

    4、线性回归模型 优点：快速；没有调节参数；可轻易解释；可理解。...我们在将Newspaper这个特征移除之后，得到RMSE变小了，说明Newspaper特征可能不适合作为预测销量的特征，于是，我们得到了新的模型。...备注： 之前我提到了这种错误： 注：上面的结果是由train_test_spilit()得到的，但是我不知道为什么我的版本的sklearn包中居然报错： ImportError for testingImportError...: cannot import name train_test_split 处理方法：1、我后来重新安装sklearn包。...再一次调用时就没有错误了 2、自己写函数来认为的随机构造训练集和测试集。(这个代码我会在最后附上。) 这里我给出我自己写的函数： ? ?

    1.9K50

    Scikit-learn从入门到放弃

    其基本功能主要被分为六大部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择以及数据预处理。 （1） 分类：识别给定对象的所属类别，属于监督学习的范畴，常见的应用场景包括图像识别等。...目前Scikit-learn已经实现的算法包括：支持向量机（SVM）、最近邻、逻辑回归、随机森林、决策树以及多层级感知器（MLP）神经网络等。...（2） 回归：预测与给定对象相关联的连续值属性，常见的应用场景包括客流预测等。目前Scikit-learn已经实现了以下算法：支持向量回归（SVR）、Lasso回归、贝叶斯回归、随机森林回归等。...随机森林就是由很多决策树构成的，不同决策树之间没有关联。...同样，在利用随机森林解决分类、回归问题时，也存在以下的缺点： （1） 在某些噪音较大的分类或回归问题上会过拟合； （2） 同一属性，有不同取值的数据中，取值划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，在该类数据上产出的属性权值是不可信的

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    特征选择与特征提取最全总结

    _，逻辑回归就带有l1和l2惩罚项，线性支持向量机也支持l2惩罚项)。...但该算法与随机森林有两点主要的区别： 随机森林应用的是Bagging模型，而ET是使用所有的训练样本得到每棵决策树，也就是每棵决策树应用的是相同的全部训练样本； 随机森林是在一个随机子集内得到最佳分叉属性...，而ET是完全随机的得到分叉值，从而实现对决策树进行分叉的。...另外，支持向量机和逻辑回归使用参数C来控制返回的特征矩阵的稀疏性，参数C越小，返回的特征越少。Lasso回归，用alpha参数来控制返回的特征矩阵，alpha的值越大，返回的特征越少。...它反复创建模型，并在每次迭代时保留最佳特征或剔除最差特征，下一次迭代时，它会使用上一次建模中没有被选中的特征来构建下一个模型，直到所有特征都耗尽为止。

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    机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾

    然后push自己抽出时间来写这篇blog的原因也非常简单： 写完前两篇逻辑回归的介绍和各个角度理解之后，我们讨论群(戳我入群)的小伙伴们纷纷表示『好像很高级的样纸，but 然并卵 啊！...因为逻辑回归建模时，需要输入的特征都是数值型特征，我们通常会先对类目型的特征因子化。 什么叫做因子化呢？...如果大家了解逻辑回归与梯度下降的话，会知道，各属性值之间scale差距太大，将对收敛速度造成几万点伤害值！甚至不收敛！...9.逻辑回归系统优化 9.1 模型系数关联分析 亲，你以为结果提交上了，就完事了？ 我不会告诉你，这只是万里长征第一步啊(泪牛满面)！！！这才刚撸完baseline model啊！！！...首先，Name和Ticket两个属性被我们完整舍弃了(好吧，其实是因为这俩属性，几乎每一条记录都是一个完全不同的值，我们并没有找到很直接的处理方式)。

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    备战CDA数据分析竞赛！Kaggle赛题大揭秘

    因为逻辑回归建模时，需要输入的特征都是数值型特征，我们通常会先对类目型的特征因子化。 什么叫做因子化呢？...如果大家了解逻辑回归与梯度下降的话，会知道，各属性值之间scale差距太大，将对收敛速度造成几万点伤害值！甚至不收敛！...06 逻辑回归建模 我们把需要的feature字段取出来，转成numpy格式，使用scikit-learn中的LogisticRegression建模。...07 逻辑回归系统优化 7.1 模型系数关联分析 亲，你以为结果提交上了，就完事了？ 我不会告诉你，这只是万里长征第一步啊(泪牛满面)！！！这才刚撸完baseline model啊！！！...首先，Name和Ticket两个属性被我们完整舍弃了(好吧，其实是因为这俩属性，几乎每一条记录都是一个完全不同的值，我们并没有找到很直接的处理方式)。

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    从0到1：Python机器学习实战全攻略（810）

    在这个过程中，常用的算法有逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。...例如逻辑回归，它通过对输入特征进行线性组合，并使用 sigmoid 函数将结果映射到 0 到 1 之间，从而得到邮件属于垃圾邮件的概率，当概率大于某个阈值时，就判定为垃圾邮件 。...像线性回归就是一种常用的回归算法，它假设房价与各个特征之间存在线性关系，通过最小化预测值与实际值之间的误差，来确定线性模型的参数，从而得到房价的预测公式 。...如果机器人成功地向前走了一段距离，没有摔倒，就会得到一个正奖励；如果机器人摔倒了，就会得到一个负奖励。...对于鸢尾花数据集的分类任务，逻辑回归是一种常用且有效的模型。选择逻辑回归模型的依据在于它简单易懂、计算效率高，并且对于线性可分的数据具有良好的分类性能 。

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