下面的一段python程序是使用scikit-learn来构建线性回归模型,其中最后一条语句的目的是得到X_test的预测结果,则空格内应该填入的函数为from sklearn.linear_model import LinearRegressionX = [[6, 2], [8, 1], [10, 0], [14, 2], [18, 0]]y = [[7], [9], [13], [17.5], [18]]model = ...
calculated."""print(__doc__) # 打印上述自我介绍#Code source: Jaques Grobler#License: BSD 3 clauseimportmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as npfromsklearnimportdatasets, linear_model#Load the diabetes datasetdiabetes =datasets.load_diabetes() # 加载内置数据,matrix#Use only one featurediabetes_X...
from sklearn.linear_model import LinearRegression 检查Python环境和库版本是否兼容: 如果您已经确保了拼写正确且scikit-learn库已安装,但仍然遇到问题,可能是因为您的Python环境或scikit-learn库的版本与其他依赖库不兼容。您可以尝试更新Python环境或scikit-learn库到最新版本,或者查阅相关的兼容性文档来解决问题。 查...
scikit-learn version 0.23.2 Description I installed the sckikit-learn successfully and when importing it by "import sklearn" it works, but when try to use: "from sklearn.linear_model import linearRegression" if fails with the following error message: cannot import name 'linearRegression' from...
已解决:ImportError: cannot import name ‘Imputer’ from ‘sklearn.preprocessing’ 一、问题背景 在Python的机器学习编程中,我们经常使用scikit-learn(通常简称为sklearn)库来进行数据预处理。然而,有时在尝试从sklearn.preprocessing模块中导入某些功能时,可能会遇到导入错误。特别地,ImportError: cannot import name...
我们把需要的属性值抽出来,转成scikit-learn里面LogisticRegression可以处理的格式。 8.逻辑回归建模 我们把需要的feature字段取出来,转成numpy格式,使用scikit-learn中的LogisticRegression建模。 from sklearn import linear_model # 用正则取出我们要的属性值 train_df = df.filter(regex='Survived|Age_.*|SibSp|...
在这里,sklearn是我们的scikit-learn模块整体,datasets是其中的一个子模块。我们是从sklearn这个模块中导入了datasets这个子模块。 在这个课程中,陆续也会见到导入一个类或者是一个函数的情况。 比如: 从一个模块中导入类: from sklearn.linear_model import LinearRegression 从一个模块中导入函数: from sklearn.mo...
因此L1正则化往往会使学到的模型很稀疏(系数w经常为0),这个使得L1正则化成为一种常用的征选择方法。特别的用于此目的的稀疏估计量是linear_model.Lasso用于回归,和linear_model.LogisticRegression以及svm.LinearSVC 用于分类。 简单实例如下: fromsklearn.svmimportLinearSVCfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn...
from sklearn.linear_model import LogisticRegression X = [[ 0.87, -1.34, 0.31 ], [-2.79, -0.02, -0.85 ], [-1.34, -0.48, -2.55 ], [ 1.92, 1.48, 0.65 ]] y = [0, 1, 0, 1] # 建立评估器 selector = SelectFromModel(estimator=LogisticRegression()).fit(X, y) ...
I picked the breast cancer wisconsin dataset from scikit-learn for this. Then we train a logistic regression model on the task.Copy import random import warnings import numpy as np from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn....