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—优化模型【增加新(组合)属性】
输出结果设计思路核心代码names[-1] = "a^2"names.append("a*b")nrows = len(xList)ncols = len(xList[0])xMeans = []xSD = []for i in range(ncols): col = [x...
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 = numpy.array(xList) #Unnormalized X's # X = numpy.array(xNormalized) &nb...
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) alch = row[alchCol - 1] newRow.append((alch - 7) * (alch - 7)/...
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