第5章：回归算法

本章将详细介绍scikit-learn中常用的回归算法及其应用。

5.1 线性回归

线性回归是最基本的回归方法。

5.1.1 训练线性回归

使用LinearRegression进行回归。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
reg = LinearRegression()
reg.fit(X_train, y_train)

5.2 岭回归和套索回归

岭回归和套索回归是线性回归的扩展，用于处理共线性问题。

5.2.1 训练岭回归

使用Ridge进行回归。

from sklearn.linear_model import Ridge
ridge = Ridge()
ridge.fit(X_train, y_train)

5.2.2 训练套索回归

使用Lasso进行回归。

from sklearn.linear_model import Lasso
lasso = Lasso()
lasso.fit(X_train, y_train)

5.3 决策树回归器

决策树也可以用于回归问题。

5.3.1 训练决策树回归器

使用DecisionTreeRegressor进行回归。

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
rgr = DecisionTreeRegressor(random_state=42)
rgr.fit(X_train, y_train)

5.4 随机森林回归器

随机森林回归器是集成学习方法。

5.4.1 训练随机森林回归器

使用RandomForestRegressor进行回归。

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
rfr = RandomForestRegressor(random_state=42)
rfr.fit(X_train, y_train)

5.5 本章小结

本章介绍了多种回归算法，包括线性回归、岭回归、套索回归、决策树回归器和随机森林回归器。这些算法适用于不同的回归场景，可以根据数据特点选择合适的模型。