from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier, GradientBoostingClassifier, RandomForestClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sk
from sklearn import metrics from sklearn import datasets boston = datasets.load_boston() # 载入boston房价模型 print(dir(boston),"\n",boston.data.shape,"\n",boston.target.shape) #查看模型描述, 特征值数量, 目标数量 from sklearn import linear_model linereg01= linear_model.LinearRegression() ...
3. 使用sklearn进行线性回归分析的实例下面将使用sklearn库中的diabetes数据集进行线性回归分析的实例。首先，我们将导入必要的库和数据集。from sklearn import datasetsimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 导入diabetes数据集diabetes = datasets.load_diabetes()# 将数据集转换为...
fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionasLR# 线性回归 fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 划分训练测试集 fromsklearn.datasetsimportfetch_california_housingasfch# 加利福尼亚房屋价格数据集 importpandasas 1. 2. 3. 4. ② 导入数据集并进行探索 # 1.导入数据集 # 1.1 实例化 --- ...
sklearn库 线性回归库 LinearRegression importnumpy as npimportsklearn.datasets#加载原数据fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#分割数据frommatplotlibimportpyplot as pltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#创建数据defcreatedata():
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 #默认值为False,表示在回归前是否对回归因子X进行归一化,True表示是 ...
【五分钟机器学习】机器学习的起点:线性回归Linear Regression 2343 2 4:57 App sklearn机器学习LDA(线性判别分析 )LinearDiscriminantAnalysis降维方法python 1.4万 1 2:21 App 【python数据分析】使用机器学习线性回归模型进行预测 python一对一视频讲解 经典实战 朝天吼数据 2209 6 30:12 App 【图解机器学习算法】...
sklearn.linear_model模型实现了广义线性模型,包括线性回归、Ridge回归、Bayesian回归等。今天我们就来学习较为简单的线性回归LinearRegression模型。 1.模型定义 sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False,copy_X=True, n_jobs=1) -fit_intercept:布尔类型,可选参数;设置模型是否计算...
(X_train)#将测试数据特征转换成二维数组行数*1列X_test1=X_test.values.reshape(-1,1)#print(X_test)#第1步:导入线性回归fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression# 第2步:创建模型:线性回归model=LinearRegression()#第3步:训练模型model.fit(X_train1,y_train)LinearRegression(copy_X=True,fit_...
sklearn linearregression() 参数 sklearn.linear_model.LinearRegression 是 scikit-learn 库中用于线性回归的类。下面是 LinearRegression 类的主要参数: 1.fit_intercept:布尔值,默认为 True。决定是否计算截距。如果设为 False,那么预测时 y 的估计值为 coef * X。 2.normalize:布尔值,默认为 False。决定是否...