Scikit Learn - Mô hình tuyến tính

Hồi quy tuyến tính

Đây là một trong những mô hình thống kê tốt nhất nghiên cứu mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc (Y) với một tập hợp các biến độc lập (X) nhất định.

Hồi quy logistic

Hồi quy logistic, mặc dù tên của nó, là một thuật toán phân loại hơn là thuật toán hồi quy. Dựa trên một tập hợp các biến độc lập nhất định, nó được sử dụng để ước tính giá trị rời rạc (0 hoặc 1, có / không, đúng / sai).

Hồi quy Ridge

Hồi quy Ridge hoặc chính quy Tikhonov là kỹ thuật chính quy hóa thực hiện chính quy hóa L2. Nó sửa đổi hàm mất mát bằng cách thêm phần phạt (đại lượng co ngót) tương đương với bình phương độ lớn của các hệ số.

Hồi quy Bayesian Ridge

Hồi quy Bayes cho phép một cơ chế tự nhiên để tồn tại dữ liệu không đủ hoặc dữ liệu được phân phối kém bằng cách xây dựng hồi quy tuyến tính sử dụng các nhà phân phối xác suất thay vì ước lượng điểm.

DÂY CỘT NGỰA

LASSO là kỹ thuật chính quy thực hiện chính quy hóa L1. Nó sửa đổi hàm mất mát bằng cách thêm phần phạt (đại lượng co ngót) tương đương với tổng giá trị tuyệt đối của các hệ số.

LASSO đa tác vụ

Nó cho phép phù hợp với nhiều vấn đề hồi quy cùng thực thi các tính năng đã chọn giống nhau cho tất cả các vấn đề hồi quy, còn được gọi là nhiệm vụ. Sklearn cung cấp một mô hình tuyến tính có tên MultiTaskLasso, được đào tạo với L1, L2-chuẩn hỗn hợp để chính quy hóa, ước tính các hệ số thưa thớt cho nhiều bài toán hồi quy cùng nhau.

Mạng đàn hồi

Elastic-Net là một phương pháp hồi quy chính quy kết hợp tuyến tính cả hai hình phạt tức là L1 và L2 của phương pháp hồi quy Lasso và Ridge. Nó hữu ích khi có nhiều tính năng tương quan.

Multi-task Elastic-Net

Đây là một mô hình Elastic-Net cho phép kết hợp nhiều vấn đề hồi quy cùng thực thi các tính năng đã chọn giống nhau cho tất cả các vấn đề hồi quy, còn được gọi là nhiệm vụ