没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
试读
5页
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:
资源推荐
资源评论
资源评论
Acmen@??
- 粉丝: 5
- 资源: 942
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功