【数据挖掘算法分享】机器学习平台——重返算法之线性重返

给定重返是促使重返求决办通则最常用的分析方通则，其是一种给定的数据集三维分析方通则，可以通过圆锥优化的分析方通则展开求通则，具体通过如此一来一个大的尽可能codice_展开求通则：

其中都J（θ）， 为W^T*X和Y的codice_。尽可能codice_相关联两之外内容，恒等项主要用途操纵模DF的复杂性（如此一来本体危险性codice_），损失主要用途度量数值差值（通常使用均方差值），尽可能codice_通常为w的圆锥codice_。恒等项匹配 λ>0（regParam）为如此一来差值和模DF复杂性密切关系提供了一种折中都（如，用来避免过数值）。

给定重返恒等表达式的整个迭代如下：

（1）集合专业训练数据集样本集

选取初值θ0，集合发散容差 ε，最大者给定周内K，然后求一个大优化求决办通则：

（2）采取一个大公式更新θ

（3）当或者k

（4）构造重返决策codice_

给定重返适合分布式实现，能支持大数据集量三维。

给定重返恒等表达式假设每个影响原因与尽可能密切关系是给定关系，并通过特征选择，得到关键影响原因的给定重返系统。该恒等表达式是利用数理统计中都重返分析，来确定两种或两种以上codice_间相互依赖的定量关系的一种统计分析方通则，通过圆锥优化的分析方通则展开求通则。在单单业务中都应用十分广泛。一个大展示下Tempo数据集处理平台中都给定重返恒等表达式的使用分析方通则。

数据集格式

必须另设类也就是说（输出），且类也就是说（输出）必须是连续DF（值）；

非类也就是说（输入）可以是连续DF（值）也可以是离散DF（名词）；

匹配明确指出

匹配 类DF 说明了 数据集标准化 下拉框 另设数据集标准化的分析方通则，字符DF，乘积全域：无求决求决办通则，归一化，标准化，默认值为无求决求决办通则 乘积区间下限 文本框 另设归一化乘积区间下限，浮点数DF，乘积全域：[0,∞)，默认值为0 乘积区间少于 文本框 另设归一化乘积区间少于，浮点数DF，乘积全域：[0,∞)，默认值为1 恒等化匹配 文本框 恒等化匹配操纵机器的复杂性，浮点数DF，乘积全域：[0,∞)，默认值为0.01 发散容差 文本框 另设终止给定的差值界，浮点数DF，乘积全域：[0,∞)，默认值为0.000001 最大者给定周内 文本框 另设最大者给定周内，整DF，乘积全域：[1,∞)，默认值为100 了事codice_类DF 下拉框 另设惩了事codice_类DF，0对应L2了事codice_，1对应L1了事codice_，(0,1)密切关系对应L1和L2的组合了事codice_。浮点数DF，乘积全域：[0,1]，默认值为0 求通则分析方通则 下拉框 选择给定重返的求通则分析方通则，文本DF，乘积全域：Auto，L-BFGS,Normal （Normal->加权总和二乘通则，L-BFGS->牛顿通则，Auto->恒等表达式定时选取（L-BFGS,Normal）中都的一种）。默认值为Auto 是否显示codice_重要性 复选框 用户选择是否分析每个codice_对于重返结果的影响往往，如果选择是，则在洞察中都显示参与三维的每个codice_对于模DF的贡献往往情形

结果明确指出

给定重返的定理及其系数。

之前一列也就是说“prediction”为重返预测列。

展示示例

构建如下程序中：

【文件输入】键值配备如下：

【另设角色】键值配备如下：

【给定重返】键值配备如下：

程序中运行结果如下：

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