After execution, thefit()method will return the trained linear regression model. You can find the coefficients and intercept of the linear regression line using thecoef_attribute and theintercept_attribute respectively as shown below. from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy weight...
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import numpy as np from time import time from scipy.stats import randint as sp_randint # 随机产生均匀分布的整数 from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 用于报告超参数搜索的最好结果的函数 de...
在github可以找到LinearRegression的源码:LinearRegression 主要思想:sklearn.linear_model.LinearRegression求解线性回归方程参数时,首先判断训练集X是否是稀疏矩阵,如果是,就用Golub&Kanlan双对角线化过程方法来求解;否则调用C库中LAPACK中的用基于分治法的奇异值分解来求解。在sklearn中并不是使用梯度下降法求解线性回归,...
然后，我们使用sklearn中的线性回归模型进行拟合和预测。# 导入线性回归模型from sklearn.linear_model import LinearRegression# 创建线性回归模型对象model = LinearRegression()# 在训练集上拟合模型model.fit(X_train, y_train)# 在测试集上进行预测y_pred = model.predict(X_test)print(y_pred.shape)print(y...
from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np # Create a dataset x = np.array([5, 15, 25, 35, 45, 55]).reshape((-1, 1)) y = np.array([5, 20, 14, 32, 22, 38]) # Create a model and fit it ...
import sklearn from sklearn.linear_model import LinearRegression X= [[0, 0], [1, 2], [2, 4]] y= [0,1,2] clf= LinearRegression() #fit_intercept=True #默认值为True,表示计算随机变量,False表示不计算随机变量 #normalize=False
from sklearn import linear_model linereg01= linear_model.LinearRegression() #生成一个线性回归实例 # 分割模型为训练集与测试集(9:1) X_train,X_test,y_train,y_test= model_selection.train_test_split( boston.data,boston.target,test_size=0.1,random_state=42 ...
from sklearn.cross_validation import cross_val_score 1. 2. 3. 4. 5. 6. 然后依次建立模型,基本都用模型的默认参数,最后建立一个数组,存入方法,方便循环调用 KnnMod = KNeighborsClassifier() LrMod = LogisticRegression() SvmMod = SVC(probability=True) ...
LinearRegression sklearn 参数 1.精确率 accuracy_score函数计算分类准确率:返回被正确分类的样本比例或者数量 当多标签分类任务中,该函数返回子集的准确率,对于给定的样本,如果预测得到的标签集合与该样本真正的标签集合吻合,那么subset accuracy=1否则为零