ML之回歸預(yù)測之Lasso：利用Lasso算法對紅酒品質(zhì)wine數(shù)據(jù)集實現(xiàn)紅酒口感評分預(yù)測(實數(shù)值評分預(yù)測)

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目錄

輸出結(jié)果

設(shè)計思路

核心代碼

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輸出結(jié)果

設(shè)計思路

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核心代碼

t=3if t==1:X = numpy.array(xList) #Unnormalized X's# X = numpy.array(xNormalized) #Normlized XssY = numpy.array(labels) #Unnormalized labels# Y = numpy.array(labelNormalized) #normalized lables elif t==2:X = numpy.array(xList) #Unnormalized X'sX = numpy.array(xNormalized) #Normlized XssY = numpy.array(labels) #Unnormalized labelsY = numpy.array(labelNormalized) #normalized lableselif t==3:X = numpy.array(xList) #Unnormalized X'sX = numpy.array(xNormalized) #Normlized XssY = numpy.array(labels) #Unnormalized labels# Y = numpy.array(labelNormalized) #normalized lableslinear_model.lasso_path(X, Y, return_models=False)

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的ML之回归预测之Lasso：利用Lasso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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