Описание кода Этот код включает несколько моделей регрессии и их оценку на наборе данных. Вот краткий обзор кода:
Используемые библиотеки pandas: Используется для манипулирования и анализа данных. scikit-learn (sklearn): Используется для различных задач машинного обучения, включая линейную регрессию, регрессию методом опорных векторов, регрессию дерева решений, регрессию случайного леса и градиентный бустинг регрессии. xgboost: Используется для регрессии с помощью XGBoost. torch: Используется для создания и обучения модели линейной регрессии с помощью PyTorch. matplotlib: Используется для визуализации данных. Загрузка данных Код начинается с импорта необходимых библиотек и загрузки набора данных из файла 'decision_tree_data.csv' с помощью pandas. Загруженные данные сохраняются в DataFrame с именем df.
Код выполняет линейную регрессию с использованием модели LinearRegression из scikit-learn. Он предварительно обрабатывает данные, масштабируя их с помощью MinMaxScaler, разделяет данные на обучающий и тестовый наборы, подгоняет модель линейной регрессии на обучающих данных, предсказывает целевую переменную для тестовых данных и оценивает производительность модели с помощью средней абсолютной ошибки (MAE), средней квадратичной ошибки (MSE) и коэффициента детерминации (R2).
Затем код демонстрирует, как реализовать модель линейной регрессии с использованием PyTorch. Он предварительно обрабатывает данные с помощью StandardScaler, разделяет их на обучающий и тестовый наборы, определяет пользовательский класс модели линейной регрессии с использованием nn.Module из PyTorch, инициализирует модель, определяет функцию потерь (среднеквадратичную ошибку) и оптимизатор (стохастический градиентный спуск). Он обучает модель в течение заданного количества эпох, выводит значение функции потерь через определенные интервалы и оценивает производительность модели с помощью MSE на обучающем и тестовом наборах.
Затем код выполняет регрессию методом опорных векторов с использованием модели SVR из scikit-learn. Он предварительно обрабатывает данные с помощью MinMaxScaler, разделяет их на обучающий и тестовый наборы, выполняет настройку гиперпараметров с помощью GridSearchCV, подгоняет модель SVR на обучающих данных с лучшими найденными параметрами, предсказывает целевую переменную для тестовых данных и оценивает производительность модели с помощью MAE, MSE и R2.
Затем код применяет градиентный бустинг регрессии с использованием модели GradientBoostingRegressor из scikit-learn. Он предварительно обрабатывает данные с помощью MinMaxScaler, разделяет их на обучающий и тестовый наборы, подгоняет модель GBR на обучающих данных, предсказывает целевую переменную для тестовых данных и оценивает производительность модели с помощью MAE, MSE и R2.
Наконец, код выполняет регрессию случайного леса с использованием модели RandomForestRegressor из scikit-learn. Он предварительно обрабатывает данные с помощью MinMaxScaler, разделяет их на обучающий и тестовый наборы, подгоняет модель RFR на обучающих данных, предсказывает целевую переменную для тестовых данных и оценивает производительность модели с помощью MAE, MSE и R2.