Sklearn 中线性回归的梯度下降

Question

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。

Answer 1

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。