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企业邮箱_快云域名注册_多少钱

时间:2021-05-05 06:24 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

这个博客将有助于使用python应用线性回归。 (这是博客的续集,可在 上找到)https://blogs.sap.com/2019/07/04/linear-regression-in-machine-learning/) 使用数据科学和机器学习解决的问题涉及数据,...

企业邮箱_快云域名注册_多少钱

这个博客将有助于使用python应用线性回归。

(这是博客的续集,可在

上找到)https://blogs.sap.com/2019/07/04/linear-regression-in-machine-learning/)

使用数据科学和机器学习解决的问题涉及数据,需要数据清洗。

一旦数据清洗完成,数据按照70/30规则进行划分。这意味着70%的总体数据用于训练,30%的数据保留在一边以测试模型。

采用70/30分布没有硬性规定。分区率是一个重要的方面,经验以及领域知识和可用记录的数量有助于很好地选择这个比率。

为什么要将数据分为训练数据和测试数据?

这样做是为了避免过度装配。假设数据集不分为训练数据和测试数据,使用完整的数据来训练模型。一旦模型准备好进行测试,那么测试数据将来自于训练数据本身。模型已经学习到了这些数据,它将始终给出正确的答案。这意味着模型在部署之前从未正确测试过,而且很有可能在新数据集上表现不好。

测试将通过使用一组单独的测试数据来正确描述模型有多好,因为模型在训练期间从未见过这些数据。

python中的SKLearn库有助于实现这个

实例化一个对象

用拟合函数拟合模型

用测试数据预测标签

这里,y\u pred有预测值,y\u test有实际结果

现在,让我们比较y\u pred和y\u test来查看误差。

计算RMSE和R-square

均方误差和r2\u分数度量可用于评估模型性能。

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