- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
对于 MRE:
m = 100
X = 6*np.random.rand(m,1)-3
y = 0.5*X**2 + X+2 + np.random.randn(m,1)
lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X,y)
y_pred_1 = lin_reg.predict(X)
y_pred_1 = [_[0] for _ in y_pred_1]
在图表上绘制 (X,y) 效果很好。绘制 (X, y_pred_1) 给出了一条最佳拟合线。现在,由于我上面的 y 值是使用 X 的 2 次方创建的,因此它看起来像抛物线。
因此,在这种情况下,最佳拟合线不是线性的,而是 2 次多项式。
所以我这样做:
poly_features = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False)
X_poly_2 = poly_features.fit_transform(X)
poly_reg_2 = LinearRegression()
poly_reg_2.fit(X_poly_2, y)
y_pred_2 = poly_reg_2.predict(X_poly_2)
y_pred_2 = [_[0] for _ in y_pred_2]
并将其绘制在我的图表上,这给了我类似抛物线的东西,但包含太多线条。这是我绘制点时得到的结果,1 度预测线,2 度预测线。
使用绘图:
import plotly.graph_objects as go
plot_X = [_[0] for _ in X.tolist()]
plot_y = [_[0] for _ in y.tolist()]
fig = go.Figure()
fig.add_trace(
go.Scatter(
x = plot_X,
y = plot_y,
mode="markers"
)
)
fig.add_trace(
go.Scatter(
x = plot_X,
y = y_pred_1,
name="degree = 1"
)
)
fig.add_trace(
go.Scatter(
x = plot_X,
y = y_pred_2,
name="degree = 2"
)
)
fig.show()
我做错了什么?
出于好奇,为什么 sklearn 在我的例子中使用线性回归来预测抛物线等非线性事物?
如果我跑的话poly_reg_2.coef_
它给了我 array([[0.99366804, 0.45225746]])
我该如何解释这个?
y = 0.99366804x + 0.45225746x
是我的想法,但它不会绘制抛物线,你如何知道哪个系数要提高到 2 的幂以及哪个系数要保持度数=1?
编辑:当我使用
进行绘图时fig.add_trace(
go.Scatter(
x = plot_X,
y = y_pred_2,
name="degree = 2",
mode="markers"
)
)
添加模式参数并将其设置为创建散点图的标记,它似乎显示工作正常,但在散点图中。
最佳答案
我也遇到了同样的问题。这是我解决这个问题的方法。
x_predict = np.linspace(-3, 3, 100)
y_predict = lin_reg.predict(poly_features.transform(x_predict .reshape(-1, 1)))
plt.plot(x_predict , y_predict)
plt.plot(X, y, 'bo')
plt.show()
关于python - 使用 PolynomialFeatures 和 LinearRegression 绘制 n 次预测线,当 n > 1 时无法正常工作,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60199318/
我正在使用 R 预测包拟合模型,如下所示: fit <- auto.arima(df) plot(forecast(fit,h=200)) 打印原始数据框和预测。当 df 相当大时,这
我正在尝试预测自有住房的中位数,这是一个行之有效的例子,给出了很好的结果。 https://heuristically.wordpress.com/2011/11/17/using-neural-ne
type="class"函数中的type="response"和predict有什么区别? 例如: predict(modelName, newdata=testData, type = "class
我有一个名为 Downloaded 的文件夹,其中包含经过训练的 CNN 模型必须对其进行预测的图像。 下面是导入图片的代码: import os images = [] for filename i
关于预测的快速问题。 我尝试预测的值是 0 或 1(它设置为数字,而不是因子),因此当我运行随机森林时: fit , data=trainData, ntree=50) 并预测: pred, data
使用 Python,我尝试使用历史销售数据来预测产品的 future 销售数量。我还试图预测各组产品的这些计数。 例如,我的专栏如下所示: Date Sales_count Department It
我是 R 新手,所以请帮助我了解问题所在。我试图预测一些数据,但预测函数返回的对象(这是奇怪的类(因子))包含低数据。测试集大小为 5886 obs。 160 个变量,当预测对象长度为 110 时..
关闭。这个问题需要更多focused .它目前不接受答案。 想改进这个问题吗? 更新问题,使其只关注一个问题 editing this post . 关闭 6 年前。 Improve this qu
下面是我的神经网络代码,有 3 个输入和 1 个隐藏层和 1 个输出: #Data ds = SupervisedDataSet(3,1) myfile = open('my_file.csv','r
我正在开发一个 Web 应用程序,它具有全文搜索功能,可以正常运行。我想对此进行改进并向其添加预测/更正功能,这意味着如果用户输入错误或结果为 0,则会查询该输入的更正版本,而不是查询结果。基本上类似
我对时间序列还很陌生。 这是我正在处理的数据集: Date Price Location 0 2012-01-01 1771.0
我有许多可变长度的序列。对于这些,我想训练一个隐马尔可夫模型,稍后我想用它来预测(部分)序列的可能延续。到目前为止,我已经找到了两种使用 HMM 预测 future 的方法: 1) 幻觉延续并获得该延
我正在使用 TensorFlow 服务提供初始模型。我在 Azure Kubernetes 上这样做,所以不是通过更标准和有据可查的谷歌云。 无论如何,这一切都在起作用,但是我感到困惑的是预测作为浮点
我正在尝试使用 Amazon Forecast 进行一些测试。我现在尝试了两个不同的数据集,它们看起来像这样: 13,2013-03-31 19:25:00,93.10999 14,2013-03-3
使用 numpy ndarray大多数时候我们不需要担心内存布局的问题,因为结果并不依赖于它。 除非他们这样做。例如,考虑这种设置 3x2 矩阵对角线的稍微过度设计的方法 >>> a = np.zer
我想在同一个地 block 上用不同颜色绘制多个预测,但是,比例尺不对。我对任何其他方法持开放态度。 可重现的例子: require(forecast) # MAKING DATA data
我正在 R 中使用 GLMM,其中混合了连续变量和 calcategories 变量,并具有一些交互作用。我使用 MuMIn 中的 dredge 和 model.avg 函数来获取每个变量的效果估计。
我能够在 GUI 中成功导出分类器错误,但无法在命令行中执行此操作。有什么办法可以在命令行上完成此操作吗? 我使用的是 Weka 3.6.x。在这里,您可以右键单击模型,选择“可视化分类器错误”并从那
我想在同一个地 block 上用不同颜色绘制多个预测,但是,比例尺不对。我对任何其他方法持开放态度。 可重现的例子: require(forecast) # MAKING DATA data
我从 UCI 机器学习数据集库下载了一个巨大的文件。 (~300mb)。 有没有办法在将数据集加载到 R 内存之前预测加载数据集所需的内存? Google 搜索了很多,但我到处都能找到如何使用 R-p
我是一名优秀的程序员,十分优秀!