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=3if t==1: X = numpy.array(xList) #Unnormalized X's # X = numpy.array(xNormalized) ...
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)
输出结果设计思路核心代码xCoded = []for row in xList: codedSex = [0.0, 0.0] if row[0] == 'M': codedSex[0] = 1.0 if row[0] ==...
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)/...
ML之PLiR之Glmnet：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 21 22 23 34 35 36 37 38 39 210 211 212 213 314 315 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 330 331 332 233 334 235 236 237 238 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"', '"volatile acidity"', '"sulphates"', '"total sulfur dioxide"', '"chlorides"', '"fixed...
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