python 的LinearRegression包，怎么导出回归模型公式？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-07-15 11:37 标签： 应用回归分析r语言版pdf

九、利用特征提取进行特征降维（创建新特征降低维度）

十、使用特征选择进行降维（丢弃信息量低的特征）

方法：过滤器：根据特征的统计信息选择最优特征
包装器：通过不断试错，找出一个可以产生高质量预测值的模型的特征子集
嵌入式：将选择最优特征子集作为机器学习算法训练过程的一部分

二十一、保存和加载训练后的模型

线性回归模型(Linear Regression)，因为结构简单，可解释性好，实现简单，在工程领域得到广泛应用。

线性回归模型是机器学习世界的"Hello World！"。完整、全面地掌握线性回归模型，有助于你打通机器学习的任督二脉。

在线性回归基础上演化发展了逻辑回归（LR）、因子分解机（FM）等，而且深度学习的CNN、RNN、Attention机制都有线性回归的思想的影子。

本文以PPT的形式，首先回顾什么是线性，什么是回归等线性回归基础知识；接着，介绍线性回归模型的原理、损失函数、训练；然后，介绍线性回归模型的Python、Sklearn、TensorFlow的实现；最后，对线性回归模型进行总结，指出其价值，优缺点和演化。本文目录如下：

4、线性回归模型损失函数

1、线性回归的Python实现

线性回归模型的原理、公式推导、python实现和应用

LR是线性回归，还是是逻辑回归

线性回归 VS 逻辑回归

线性回归模型公式如下：

4、线性回归模型损失函数

怎样对线性回归模型的参数进行训练？

线性回归模型的梯度下降训练如下：

线性回归模型的梯度下降训练

线性回归模型的梯度下降训练迭代公式很简洁，记住它。

线性回归模型的梯度下降训练迭代公式

为了全面、完整的说明线性回归模型的应用，特举3个例子（视角）如下：

线性回归模型的应用的例子

1、线性回归的Python实现

线性回归的Python实现

线性回归的Python的实现代码如下：

输入特征：TV、Radio、Newspaper（电视、广播、报纸广告投入）

输出特征：Sales（销售额）

训练代码、训练结果如下：

线性回归的Sklearn的实现的训练结果

线性回归的Sklearn的实现代码如下： 

# 任务：广告和销售预估
# 划分训练集和测试集
# 画图描述真实值和预测值的变化关系

1、线性回归模型的价值

2、线性回归模型的优缺点

3、线性回归模型的演化

线性回归模型的各特征是相互独立的，若特征两两关联就变成因子分解机模型（Factorization Machines Model，简称FM）。

线性回归模型也是机器学习、深度学习的的根基模型。

很多的机器学习、深度学习模型和技巧都是从简单的线性回归模型演化而来，因此弄清楚线性模型的原理和局限非常重要。

1、陈希孺，概率论与数理统计[M]，中国科学技术大学出版社，2009.02

2、线性回归与梯度下降算法，

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线性回归 在python中实现线性回归模型

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