【源码】基于Python的多元线性回归与Lasso回归模型实践

项目简介

此项目是基于Python的机器学习实践项目，主要实现了多元线性回归和Lasso回归模型。通过对数据开展详尽的特征工程处理，模型能有效对目标变量进行预测。

项目的主要特性和功能

1. 多元线性回归模型实现：MultivariateLinearRegression类提供多元线性回归模型实现，涵盖权重和偏置的初始化、交叉验证、损失计算以及利用梯度下降法更新权重和偏置。
2. Lasso回归模型实现：LassoRegression类实现Lasso回归模型，该模型在线性回归基础上添加L1正则化以惩罚模型权重。
3. 特征工程处理：包含特征合并、创建新特征列、特征转换、标签编码、空值预测以及数据归一化等详细步骤。
4. 模型训练和预测：提供训练模型和预测测试集结果的流程，使用处理后的特征训练多元线性回归和Lasso回归模型并输出预测结果。

安装使用步骤

1. 项目源码文件已下载，其中包含MultivariateLinearRegression.py及其他依赖文件。
2. 确保Python环境已安装必要的库，如numpy、pandas等。
3. 直接运行MultivariateLinearRegression.py文件，代码会按顺序执行特征工程、模型训练与预测。
4. 代码执行完毕后，在输出中查看模型的预测结果及相关性能指标。

注意：运行代码前，请确保数据集的路径和格式正确，并按需进行调整。此项目为机器学习实践项目，假设用户已具备基本的Python编程和机器学习知识。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】