Linear Model多模型封装合集

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、Lasso、ElasticNet、逻辑回归、LDA——都打包在一个地方，用起来方便，结构也清晰。

LinearRegression和LogisticRegression应该都不陌生，平时做预测和分类最常用。像Ridge和Lasso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。