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人工智能基础_机器学习037_多项式回归升维实战4_使用随机梯度下降模型_对天猫双十一销量数据进行预测_拟合---人工智能工作笔记0077

人工智能基础_机器学习037_多项式回归升维实战4_使用随机梯度下降模型_对天猫双十一销量数据进行预测_拟合---人工智能工作笔记0077_第1张图片

上一节我们使用线性回归模型最终拟合了双十一天猫销量数据,升维后的数据.

我们使用SGDRegressor的时候,随机梯度下降的时候,发现有问题,

对吧,怎么都不能拟合我们看看怎么回事现在

人工智能基础_机器学习037_多项式回归升维实战4_使用随机梯度下降模型_对天猫双十一销量数据进行预测_拟合---人工智能工作笔记0077_第2张图片

可以看到上面是之前的代码

人工智能基础_机器学习037_多项式回归升维实战4_使用随机梯度下降模型_对天猫双十一销量数据进行预测_拟合---人工智能工作笔记0077_第3张图片

上面是对数据的准备

人工智能基础_机器学习037_多项式回归升维实战4_使用随机梯度下降模型_对天猫双十一销量数据进行预测_拟合---人工智能工作笔记0077_第4张图片

这里我们还是修改,使用
poly=PolynomialFeatures(degree=2,interaction_only=False)

X_2=poly.fit_transform(X)

stardard=StandardScaler()  这里主要是我们需要对数据进行一下归一化

X_2_norm=stardard.fit_transform(X_2)  对X_2这个升维后的数据进行归一化处理

model=SGDRegressor(fit_intercept=False)

model.fit(X_2_norm,y)#训练时，数据是升过维的 然后用归一

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