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Linear Model多模型封装合集

上传者: 2025-05-31 14:48:25上传 PY文件 7.7KB 热度 4次

线性模型的代码资源里头,linear_model.py这个文件还挺全乎的。常见的几种模型——线性回归岭回归LassoElasticNet逻辑回归LDA——都打包在一个地方,用起来方便,结构也清晰。

LinearRegressionLogisticRegression应该都不陌生,平时做预测和分类最常用。像RidgeLasso这类带正则项的模型,训练过程更稳一点,挺适合数据维度比较高的时候。

代码实现上用的还是sklearn那一套,接口统一,换模型就是几行的事儿。比如你要换成Lasso,只改一行就行,模型训练和预测都不用怎么动。

想了解具体细节的,你可以看看下面这些文章:线性回归岭回归逻辑回归聚类那篇得还比较综合,LASSO 回归实践则更偏实战一点。

还有个提醒,Lasso 和 ElasticNet 对参数挺敏感的,alpha要调,别用默认值就上手。不然你会发现怎么结果差那么多?调一调准没错。

如果你经常切换不同回归模型,又不想每次都重写代码,那这个linear_model.py蛮省事的,可以收藏一下。

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