网站用的什么数据库,cpa项目怎么做必须有网站么,把百度科技园设置为公司地址,购物网站开发项目意义一、岭回归 在简单的线性回归中#xff0c;一味追求平方误差最小化#xff0c;R2值尽可能大#xff0c;可能会受到噪声的严重干扰。噪声#xff0c;即偶发的错误的值。 如图#xff0c;若为满足所有点的拟合#xff08;虚线#xff09;#xff0c;表面上看R2值小一味追求平方误差最小化R2值尽可能大可能会受到噪声的严重干扰。噪声即偶发的错误的值。 如图若为满足所有点的拟合虚线表面上看R2值小但为了右下角两个噪声点严重偏离了大部分点群这是得不偿失的。因此设置阈值来过滤少数噪声点的影响反而会使拟合效果更加合理。而增加阈值的回归被称为“岭回归”。 from sklearn import linear_model ridge_regressorlinear_model.Ridge(alpha100,fit_interceptTrue,max_iter10000) alpha即为复杂度控制器值为非负整数值为0时等同于使用最小二乘法的普通线性回归。如要屏蔽噪声值则需加大该值。 二、多项式回归 多项式回归是一种回归分析方法它通过拟合一个多项式函数来描述自变量与因变量之间的关系。在多项式回归中自变量和因变量可以是连续变量或离散变量。 from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures#设置多项式的次幂的初始值 ploynomialPolynomialFeatures(degree3)#多项式形式的输入 X_train_transformedploynomial.fit_transform(X_train)#拟合 poly_linear_modellinear_model.LinearRegression() poly_linear_model.fit(X_train_transformed,y_train) 多项式回归的主要步骤如下 确定多项式的阶数degree多项式的阶数决定了拟合函数的复杂程度。阶数越高拟合函数越复杂但过高的阶数可能导致过拟合。 收集数据收集与自变量和因变量相关的数据这些数据通常呈现线性或非线性关系。 拟合多项式利用数据集拟合一个多项式函数该函数可以表示为y a0 a1x1 a2x2 ... anxn。其中ai 是多项式的系数x1、x2、...、xn 是自变量y 是因变量。 分析结果根据拟合的多项式分析自变量与因变量之间的关系以及多项式系数对应的含义。 评估模型使用拟合的多项式进行预测并评估模型的预测性能。过高的阶数可能导致过拟合因此需要权衡模型的复杂程度与预测性能。 多项式回归的应用广泛例如在经济学、社会科学、自然科二、多项式回归学等领域。然而它也存在一定的局限性如过拟合、计算复杂度较高等问题。在实际应用中可以根据实际情况选择适当的多项式阶数以达到较好的拟合效果。此外还可以通过优化算法、增加数据量等方法来提高多项式回归模型的性能。 【在生产经济学中柯布-道格拉斯生产函数C-D生产函数与多项式回归的思想相近。】