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Python中实现三种回归模型（线性回归、Lasso和Ridge）的实例演示

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简介：
本实例教程详细介绍了如何在Python环境中使用Scikit-learn库来实现并分析线性回归、Lasso及Ridge三种常见的回归算法，适合初学者快速上手。 公共的抽象基类 ```python import numpy as np from abc import ABCMeta, abstractmethod class LinearModel(metaclass=ABCMeta): 线性模型的抽象基础类。 def __init__(self): # 在拟合或预测之前，请将样本均值转换为0，方差转换为1。 self.scaler = StandardScaler() @abstractmethod ``` 这段代码定义了一个名为`LinearModel`的抽象基类。它要求在使用该模型进行训练或预测前对数据进行标准化处理，并且声明了需要由子类实现的具体方法。

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  • Python中实现三种回归模型（线性回归、Lasso和Ridge）的实例演示
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  • Python线性回归示例演示
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