有没有办法通过参数或其他方式在statsmodel中为逻辑回归模型设置l2-Penalty？我刚刚在文档中找到了l1-Penalty，但没有找到l2-Penalty。 最佳答案 statsmodels.discrete中的模型，如Logit、Poisson和MNLogit，目前只有L1惩罚。然而，用于GLM和其他一些模型的弹性网络最近已合并到statsmodelsmaster中。具有二元响应的族二项式GLM与discrete.Logit的模型相同，尽管实现方式不同。在Isridgebinomialregressionavailabl
我正在尝试找到一种方法来拟合具有正系数的线性回归模型。我找到的唯一方法是sklearn'sLassomodel，它有一个positive=True参数，但不建议使用alpha=0(意味着对权重没有其他限制)。您是否知道另一种模型/方法/方式？ 最佳答案 IIUC，这个问题可以通过scipy.optimize.nnls来解决,可以做非负最小二乘。Solveargmin_x||Ax-b||_2forx>=0.在你的例子中，b是y，A是X，x是β(系数)，但是，除此之外，它是一样的，不是吗？
我正在使用pandas.stats.api.ols使用groupby和以下代码运行OLS回归:frompandas.stats.apiimportolsdf=pd.read_csv(r'F:\file.csv')result=df.groupby(['FID']).apply(lambdad:ols(y=d.loc[:,'MEAN'],x=d.loc[:,['Accum_Prcp','Accum_HDD']]))foriinresult:x=pd.DataFrame({'FID':i.index,'delete':i.values})frame=pd.concat([x,DataFra
我想使用Tensorflow构建多元线性回归模型。数据集:Portlandhousingprices一个数据例子:2104,3,399900(前两个是特征，最后一个是房价，我们有47个例子)代码如下:importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplt#modelparametersasexternalflagsflags=tf.app.flagsFLAGS=flags.FLAGSflags.DEFINE_float('learning_rate',1.0,'Initiallearningrate.')flags
我正在尝试使用Python模块scikit-learn将单变量特征选择方法应用于svmlight格式的回归(即连续值响应值)数据集。我正在使用scikit-learn0.11版。我尝试了两种方法-第一种失败了，第二种对我的玩具数据集有效，但我认为对于真实数据集会产生毫无意义的结果。我希望获得有关可用于为回归数据集选择前N个特征的适当单变量特征选择方法的建议。我要么(a)弄清楚如何使f_regression函数工作，要么(b)听取其他建议。上述两种方式:我尝试使用sklearn.feature_selection.f_regression(X,Y)。失败并显示以下错误消息:“TypeEr
在为随机森林回归器设置n_jobs参数>1时出现以下错误。如果我设置n_jobs=1，一切正常。AttributeError:'Thread'objecthasnoattribute'_children'我在flask服务中运行这段代码。有趣的是，在flask服务之外运行时不会发生这种情况。我只在新安装的Ubuntu机器上重现了这个。在我的Mac上它工作得很好。这是一个讨论这个问题的线程，但似乎没有解决任何问题:'Thread'objecthasnoattribute'_children'-django+scikit-learn对此有什么想法吗？这是我的测试代码:@test.route
我正在尝试预测一个时间序列:给定50个先前的值，我想预测接下来的5个值。为此，我使用了skflow包(基于TensorFlow)，这个问题相对接近BostonexampleprovidedintheGithubrepo.我的代码如下:%matplotlibinlineimportpandasaspdimportskflowfromsklearnimportcross_validation,metricsfromsklearnimportpreprocessingfilepath='CSV/FILE.csv'ts=pd.Series.from_csv(filepath)nprev=50d
我正在阅读JohnZelle的PythonProgramming，我被困在下图所示的练习中。您可以在下面查看我的代码。我知道代码很丑。(任何提示表示赞赏)到目前为止，这是我的代码:fromgraphicsimport*defregression():#creatingthewindowfortheregressionlinewin=GraphWin("RegressionLine-StartClicking!",500,500)win.setCoords(0.0,0.0,10.0,10.0)rect=Rectangle(Point(0.5,0.1),Point(2.5,2.1))rec
我想用python计算多元线性回归。我找到了这个用于简单线性回归的代码importnumpyasnpfrommatplotlib.pyplotimport*x=np.array([1,2,3,4,5])y=np.array([2,3,4,4,5])n=np.max(x.shape)X=np.vstack([np.ones(n),x]).Ta=np.linalg.lstsq(X,y)[0]那么，a是系数，但我不明白[0]是什么意思？如何更改代码以获得多元线性回归？ 最佳答案 要使用python实现多元线性回归，您可以使用以下任何选项:
scikit-learnRidge回归是否在正则化项中包含截距系数，如果是，是否有一种方法可以在不对截距进行正则化的情况下运行岭回归？假设我拟合岭回归:fromsklearnimportlinear_modelmymodel=linear_model.Ridge(alpha=0.1,fit_intercept=True).fit(X,y)printmymodel.coef_printmymodel.intercept_对于某些数据X,y，其中X不包括一列1。fit_intercept=True会自动增加一个截距列，对应的系数由mymodel.intercept_给定。我无法弄清楚的是这
