from sklearn.metrics import precision_recall_curve from sklearn.metrics import average_precision_score y_true = np.array([0, 0, 1, 1]) y_score = np.array((0.1, 0.4, 0.35, 0.8)) prec, recall, threshold = precision_recall_curve(y_true, y_score) print(prec) print(recall) print(thre...
sklearn中的逻辑回归接口如下: sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', *, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='lbfgs', max_iter=100, multi_class='auto', verbose=0, warm_start=False, n_jobs=...
predict( X ),X :数组形状测试样品。 score(X,y,sample_weight=None)X :数组形状测试样品 y:目标数据 sample_weight :样本权重。返回决定系数R^2的预测 set_params(**参数 )importnumpy as npfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression x= np.array([ [1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]]...
RidgeCV:多个阿尔法,得出多个对应最佳的w,然后得到最佳的w及对应的阿尔法 fromsklearn import linear_model #导入模型 reg= linear_model.RidgeCV(alphas=[0.1,1.0,10.0])#导入模型传入数组 reg.fit([[0,0], [0,0], [1,1]], [0, .1,1]) #训练模型 #RidgeCV(alphas=[0.1,1.0,10.0], cv=None, ...
sklearn linearregression sklearn中的线性回归模型是一种常用的机器学习算法,用于预测连续变量。其基本原理是通过拟合训练数据,找到一个最佳的线性模型,使得预测值与实际值之间的误差平方和最小。 具体来说,线性回归模型可以表示为y=Xw+b,其中y是因变量,X是自变量,w是权重,b是偏置。模型的参数w和b是通过最小化...
(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_...
from sklearn.linear_model import LinearRegression #第2步:创建模型:线性回归 model = LinearRegression() #第3步:训练模型 model.fit(X_train , y_train) #就像这样直接导入模型的话会报错 #数据集只有1个特征的话,需要用array.reshape(-1, 1)来改变数组的形状 ...
from sklearn.linear_modelimportLinearRegression #线性回归 from sklearnimportmetricsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt defmul_lr():#续前面代码 #剔除日期数据,一般没有这列可不执行,选取以下数据http://blog.csdn.net/chixujohnny/article/details/51095817X=pd_data.loc[:,('中证500','泸深300',...
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...
sklearn linearregression()参数sklearn.linear_model.LinearRegression()是sklearn(Scikit-learn)库中的一个函数,用于执行线性回归。下面是该函数的一些基本参数: 1.fit_intercept:默认为True。是否在模型中包括截距(intercept)。 2.normalize:默认为False。如果为True,则将使用输入的权重来标准化目标变量。这在处理...