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)
2023-09-14 09:04:46 时间
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)
目录
输出结果
设计思路
核心代码
t=3
if t==1:
X = numpy.array(xList) #Unnormalized X's
# X = numpy.array(xNormalized) #Normlized Xss
Y = numpy.array(labels) #Unnormalized labels
# Y = numpy.array(labelNormalized) #normalized lables
elif t==2:
X = numpy.array(xList) #Unnormalized X's
X = numpy.array(xNormalized) #Normlized Xss
Y = numpy.array(labels) #Unnormalized labels
Y = numpy.array(labelNormalized) #normalized lables
elif t==3:
X = numpy.array(xList) #Unnormalized X's
X = numpy.array(xNormalized) #Normlized Xss
Y = numpy.array(labels) #Unnormalized labels
# Y = numpy.array(labelNormalized) #normalized lables
linear_model.lasso_path(X, Y, return_models=False)
相关文章
- 数据透视表上线!如何在纯前端实现这个强大的数据分析功能?
- 自动数据增强论文及算法解读(附代码)
- FPGA的图像处理算法
- NSGA2算法中拥挤度计算代码[通俗易懂]
- JS生成随机数的算法
- PQ实战案例拆解 | 汇总多股票交易数据,计算5日均线的操作与算法优化 - 2
- 【补】ADC数据采集波动大,那是你还不知道这些滤波算法
- 通用量子算法:量子相位估计算法
- A.机器学习入门算法(三):K近邻(k-nearest neighbors),鸢尾花KNN分类,马绞痛数据--kNN数据预处理+kNN分类pipeline
- 【计算机网络】数据链路层 : CSMA/CD 协议 ( 载波监听多点接入 / 碰撞检测 协议 | 单程端到端传播时延 | 截断二进制指数规避算法 | 计算示例 | 最小帧长问题 )★
- 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则简介 | 数据集 与 事物 Transaction 概念 | 项 Item 概念 | 项集 Item Set | 频繁项集 | 示例解析 )
- 一些常用的算法详解大数据
- H2O中的随机森林算法介绍及其项目实战(python实现)详解大数据
- 人脸识别的主要算法以及原理详解大数据
- LDA主题模型的训练算法和预测算法详解大数据
- 先来先服务调度(FCFS)算法及优缺点
- Oracle获取GUID:一种新算法(oracle获取guid)
- Redis通过复制算法实现数据复制(redis通过什么复制)
- 阅面科技在FDDB平台拔得头筹,全新算法突破人脸检测极限
- 爬山算法简介和Python实现实例