directly-applying-bayesian-ridge-regression

贝叶斯岭回归

用岭回归弥补线性回归的不足主题中,我们介绍了岭回归优化的限制条件。我们还介绍了相关系数的先验概率分布的贝叶斯解释,将很大程度地影响着先验概率分布,先验概率分布通常均值是0。

因此,现在我们就来演示如何scikit-learn来应用这种解释。

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evaluating-the-linear-regression-model

评估线性回归模型

在这个主题中,我们将介绍回归模型拟合数据的效果。上一个主题我们拟合了数据,但是并没太关注拟合的效果。每当拟合工作做完之后,我们应该问的第一个问题就是“拟合的效果如何?”本主题将回答这个问题。

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optimizing-the-ridge-regression-parameter

优化岭回归参数

当你使用岭回归模型进行建模时,需要考虑Ridgealpha参数。

例如,用OLS(普通最小二乘法)做回归也许可以显示两个变量之间的某些关系;但是,当alpha参数正则化之后,那些关系就会消失。做决策时,这些关系是否需要考虑就显得很重要了。

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