问题描述
来自 sklearn
的线性回归模型使用封闭或正态方程来查找参数。然而,对于大型数据集,据说梯度下降更有效。有什么方法可以使用梯度下降法使用 sklearn 中的 LinearRegression
。
解决方法
您要查找的函数是:sklearn.linear_model.SGDRegressor
您可以修改 loss
超参数,它将定义要使用的损失函数。
请注意,SGDRegressor
的 SGD 代表随机梯度下降。这意味着一次估计每个样本的损失梯度,并且模型会随着强度计划(也称为学习率)递减而更新。