276
правок
Изменения
Нет описания правки
===Пример кода для Scikit-learn===
<font color = green># Импорт импорт библиотек</font>
'''from''' sklearn.datasets '''import''' make_regression
'''from''' sklearn.linear_model '''import''' Ridge
===Пример кода для Scikit-learn===
<font color = green># Импорт импорт библиотек</font>
'''from''' sklearn.datasets '''import''' make_regression
'''from''' sklearn.linear_model '''import''' Lasso
Из оценки максимального правдоподобия мы получили оценку по методу наименьших квадратов.
===Пример кода для Scikit-learn===
<font color = green># импорт библиотек</font>
'''from''' sklearn.datasets '''import''' make_regression
'''from''' sklearn.linear_model '''import''' BayesianRidge
'''from''' sklearn.model_selection '''import''' train_test_split
<font color = green># генерируем данные для X и y</font>
X, y = make_regression(n_samples=10000, noise=100, random_state=0)
<font color = green># разделение данных на train и test</font>
train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=3)
bayesian_regression = BayesianRidge()
<font color = green># обучение</font>
bayesian_regression.fit(train_X, train_y)
<font color = green># предсказание результата</font>
''print''(bayesian_regression.predict(test_X))
<font color = green># вывод точности предсказания</font>
''print''(bayesian_regression.score(test_X, test_y))
Точность предсказания для данного датасета и параметров:
<font color = green>>>></font> 0.8170548749907206
==Логическая регрессия==
