简单粗暴理解与实现机器学习线性回归（六）：线性回归api再介绍——sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True)

线性回归

学习目标

• 掌握线性回归的实现过程
• 应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测
• 知道回归算法的评估标准及其公式
• 知道过拟合与欠拟合的原因以及解决方法
• 知道岭回归的原理及与线性回归的不同之处
• 应用Ridge实现回归预测
• 应用joblib实现模型的保存与加载

2.6 线性回归api再介绍

• sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True)
  • 通过正规方程优化
  • fit_intercept：是否计算偏置
  • LinearRegression.coef_：回归系数
  • LinearRegression.intercept_：偏置
• sklearn.linear_model.SGDRegressor(loss=“squared_loss”, fit_intercept=True, learning_rate =‘invscaling’, eta0=0.01)
  • SGDRegressor类实现了随机梯度下降学习，它支持不同的loss函数和正则化惩罚项来拟合线性回归模型。
  • loss:损失类型
    • loss=”squared_loss”: 普通最小二乘法
  • fit_intercept：是否计算偏置
  • learning_rate : string, optional
    • 学习率填充
    • ’constant’: eta = eta0
    • ’optimal’: eta = 1.0 / (alpha * (t + t0)) [default]
    • ‘invscaling’: eta = eta0 / pow(t, power_t)
      • power_t=0.25:存在父类当中
    • 对于一个常数值的学习率来说，可以使用learning_rate=’constant’ ，并使用eta0来指定学习率。
  • SGDRegressor.coef_：回归系数
  • SGDRegressor.intercept_：偏置

sklearn提供给我们两种实现的API， 可以根据选择使用