百度试题 结果1 题目from sklearn import linear_model reg = linear_model.Lasso,其中Lasso 是用来拟合什么样的线性模型的? A. 稀疏数据 B. 稀疏系数 C. 稀疏标签 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
题目 通过代码from sklearn import linear_model引入线性模型模块,并通过代码reg = linear_model.LinearRegression()构造回归器对象后,在训练时要调用的方法是() A.reg.train()B.reg.fit()C.reg.learn()D.reg.predict() 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏 ...
在运行集成学习的多数投票分类代码时,出现错误 fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.ensembleimportVotingClassifier iris = datasets.load_ir...
百度试题 题目importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearnimportlinear_modellinear=linear_model.___()补全代码,创建线性回归模型。? 相关知识点: 试题来源: 解析 LinearRegression 反馈 收藏
重新尝试导入linear_model模块: 在纠正了拼写错误并确保scikit-learn库已正确安装后,您可以重新尝试导入linear_model模块。例如,如果您想使用线性回归模型,可以这样做: python 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...
import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib # Display plots inline and changedefaultfigure size%matplotlib inline matplotlib.rcParams['figure.figsize'] = (10.0,8.0) # 指定matplotlib画布规模 1.2 - Generating a dataset
from sklearn import datasets, linear_model import matplotlib.pyplot as plt class Config: nn_input_dim = 2 # input layer dimensionality nn_output_dim = 2 # output layer dimensionality # Gradient descent parameters (I picked these by hand) epsilon = 0.01 # learning rate for grad...
先来从LinearRegression的使用开始,代码如下: from sklearn import linear_model as lm import numpy as np import os import pandas as pd def read_data(path): """ 使用pandas读取数据 """ return pd.read_csv(path) def train_model(train_data, features, labels): ...
通过代码”from sklearn import linear()model”引入线性模型模块,并通过代码“reg = linear()model.LinearRegression()”构造回归器对象,在训练后做预测时要调用的方法是()。 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 问答题 通过代码”from sklearn import linear()model”引入线性模型模块,并通过代码“reg = ...
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel 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] ...