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编程问答

ML之回归预测:利用FSR/RiR/BasisExpand/ Lasso/DT/RF/GB算法对红酒品质wine数据集实现红酒口感评分预测(实数值评分预测)

發(fā)布時(shí)間:2025/3/21 编程问答 32 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 ML之回归预测:利用FSR/RiR/BasisExpand/ Lasso/DT/RF/GB算法对红酒品质wine数据集实现红酒口感评分预测(实数值评分预测) 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

ML之回歸預(yù)測:利用FSR/RiR/BasisExpand/ Lasso/DT/RF/GB算法對(duì)紅酒品質(zhì)wine數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)紅酒口感評(píng)分預(yù)測(實(shí)數(shù)值評(píng)分預(yù)測)

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目錄

輸出結(jié)果

設(shè)計(jì)思路

T1、FSR(前向逐步回歸)

T2、RiR(嶺回歸)

T3、基擴(kuò)展BasisExpand

核心代碼


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輸出結(jié)果

Index(['fixed acidity', 'volatile acidity', 'citric acid', 'residual sugar',
? ? ? ?'chlorides', 'free sulfur dioxide', 'total sulfur dioxide', 'density',
? ? ? ?'pH', 'sulphates', 'alcohol', 'quality'],
? ? ? dtype='object')

?

?

?

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設(shè)計(jì)思路

T1、FSR(前向逐步回歸)

Out of sample error versus attribute set size
[0.7234259255116278, 0.6860993152837196, 0.6734365033420278, 0.6677033213897796, 0.6622558568522273, 0.6590004754154626, 0.6572717206143076, 0.6570905806207697, 0.6569993096446138, 0.6575818940043473, 0.657390986901134]

Best attribute indices
[10, 1, 9, 4, 6, 8, 5, 3, 2, 7, 0]

Best attribute names
['"alcohol"', '"volatile acidity"', '"sulphates"', '"chlorides"', '"total sulfur dioxide"', '"pH"', '"free sulfur dioxide"', '"residual sugar"', '"citric acid"', '"density"', '"fixed acidity"']
?

?

T2、RiR(嶺回歸)

RMS Error ? ? ? ? ? ? alpha
0.6595788176342458 1.0
0.6578610918808593 0.1
0.6576172144640243 0.010000000000000002
0.6575216482641756 0.0010000000000000002
0.6574190680109294 0.00010000000000000002
0.6573941628851253 1.0000000000000003e-05
0.6573913087155858 1.0000000000000004e-06

T3、基擴(kuò)展BasisExpand

?

核心代碼

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的ML之回归预测:利用FSR/RiR/BasisExpand/ Lasso/DT/RF/GB算法对红酒品质wine数据集实现红酒口感评分预测(实数值评分预测)的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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