回归算法之岭回归
具有L2正则化的线性最小二乘法。岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法,对病态数据的拟合要强于最小二乘法。当数据集中存在共线性的时候,岭回归就会有用。
sklearn.linear_model.Ridge
class sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, max_iter=None, tol=0.001, solver='auto', random_state=None)** """ :param alpha:float类型,正规化的程度 """ from sklearn.linear_model import Ridge clf = Ridge(alpha=1.0) clf.fit([[0, 0], [0, 0], [1, 1]], [0, .1, 1]))
方法
score(X, y, sample_weight=None)
clf.score()
属性
coef_
clf.coef_
array([ 0.34545455, 0.34545455])
intercept_
clf.intercept_
0.13636...