ML之PLiR之LARS：利用LARS算法求解ElasticNet回归类型(包括类别编码+属性重要程度排序)问题(实数值年龄预测) / 开普饭

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20379 假设我们期望因变量由潜在协变量子集的线性组合确定.然后,LARS算法提供了一种方法,可用于估计要包含的变量及其系数. LARS解决方案没 ...

ML之PLiR之Glmnet算法:利用Glmnet算法求解ElasticNet回归类型问题(实数值评分预测) 输出结果 0 2 1 2 2 2 3 3 4 3 5 3 6 3 7 3 8 3 9 2 ...

ML之PLiR之LARS:利用LARS算法求解ElasticNet回归类型问题(实数值评分预测) 设计思路更新-- 输出结果 ['"alcohol"', '"volat ...

ML之回归预测:以某个数据集为例从0到1深入理解科学预测之回归(实数值年龄预测)问题的思路框架 1.总体思路架构图 2.各个步骤详细图

ML之回归预测之BE:利用BE算法解决回归(实数值评分预测)问题-线性方法解决非线性问题输出结果设计思路代码实现 for row in xList: newRow = list(row) alc ...

ML之回归预测之Lasso:利用Lasso算法解决回归(实数值评分预测)问题-采用10折交叉验证(测试集error)来评估LassoCV模型输出结果设计思路核心代码 if t==1: X = n ...

ML之回归预测之Lasso:利用Lasso算法对红酒品质wine数据集实现红酒口感评分预测(实数值评分预测) 输出结果设计思路核心代码 t=3 if t==1: X = numpy.array(x ...

ML之SVM:利用SVM算法(超参数组合进行单线程网格搜索+3fCrVa)对20类新闻文本数据集进行分类预测.评估输出结果 Fitting 3 folds for each of 12 candid ...

ML之SVM:利用SVM算法(超参数组合进行多线程网格搜索+3fCrVa)对20类新闻文本数据集进行分类预测.评估输出结果 Fitting 3 folds for each of 12 candid ...

ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+3Spli+调参曲线+EarlyStop)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) ...

ML之PLiR之LARS：利用LARS算法求解ElasticNet回归类型(包括类别编码+属性重要程度排序)问题(实数值年龄预测)