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Python使用sklearn实现的各种回归算法示例
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文件大小: 421kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-26
详细说明：本文实例讲述了Python使用sklearn实现的各种回归算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
使用sklearn做各种回归
基本回归：线性、决策树、SVM、KNN
集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees
1. 数据准备
为了实验用，我自己写了一个二元函数，y=0.5*np.sin(x1)+ 0.5*np.cos(x2)+0.1*x1+3。其中x1的取值范围是0~50，x2的取值范围是-10~10，x1和x2的训练集一共有500个，测试集有100个。其中，在训练集的上加了一个-0.5~0.5的噪声。生成函数的代码如下：
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