线性回归api深度介绍

• sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True)
  • 通过正规方程优化
  • fit_intercept：是否计算偏置  【默认为true】
  • LinearRegression.coef_：回归系数
  • LinearRegression.intercept_：偏置
• sklearn.linear_model.SGDRegressor(loss="squared_loss", fit_intercept=True, learning_rate ='invscaling', eta0=0.01)
  • SGDRegressor类实现了随机梯度下降学习，它支持不同的loss函数和正则化惩罚项来拟合线性回归模型。
  • loss:损失类型
    • loss=”squared_loss”: 普通最小二乘法
  • fit_intercept：是否计算偏置
  • learning_rate : string, optional  【这儿不用特意去设置，默认就好】【一般都是进行动态更新的，也可以指定为一个常数，但是不推荐】
    • 学习率填充
    • 'constant': eta = eta0  【常数】
    • 'optimal': eta = 1.0 / (alpha * (t + t0)) [default]
    • 'invscaling': eta = eta0 / pow(t, power_t)
      • power_t=0.25:存在父类当中
    • 对于一个常数值的学习率来说，可以使用learning_rate=’constant’ ，并使用eta0来指定学习率。
  • SGDRegressor.coef_：回归系数
  • SGDRegressor.intercept_：偏置

sklearn提供给我们两种实现的API， 可以根据选择使用