https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html 首先,要创建一组数据,随机选取一组x数据,然后计算出它在2x-1这条线附近对应的数据,画出其散点图: # 演示简单的线性回归 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np rng = np.random.RandomState(42) x...
1. 新建python文件后输入上行代码 ,按住Ctrl键左键点击linear_model就会进入_init_.py,在里面找到'LinearRegression',同样按住Ctrl键左键点击进入_base.py,此时看到的就是sklearn中线性回归模型的源码。 ###从这里开始看 ### class LinearRegression(MultiOutputMixin, RegressorMixin, LinearModel): 1. 注释部分写...
其实我们很少使用到sklearn里面的逻辑回归,因为它不能很好地处理样本均衡,我们一般使用statsmodels.api.Logit 逻辑回归参数 classsklearn.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='l...
其实我们很少使用到sklearn里面的逻辑回归,因为它不能很好地处理样本均衡,我们一般使用statsmodels.api.Logit 逻辑回归参数 classsklearn.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='l...
sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=None) Parameters fit_intercept 释义:是否计算该模型的截距。 设置:bool型,可选,默认True,如果使用中心化的数据,可以考虑设置为False,不考虑截距。 normalize ...
代码语言:javascript 复制 from sklearnimportlinear_model clf=linear_model.LinearRegression()clf.fit([[0,0],[1,1],[2,2]],[0,1,2])LinearRegression(copy_X=True,fit_intercept=True,n_jobs=1,normalize=False)clf.coef_array([0.5,0.5]) 参数官网说明...
lr = sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=1) 返回一个线性回归模型,损失函数为误差均方函数。 参数详解: fit_intercept:默认True,是否计算模型的截距,为False时,则数据中心化处理normalize:默认False,是否中心化,或者使用sklearn.preprocessing.StandardSc...
调用线性回归模型的简单方法如下:`from sklearn.linear_model import LinearRegression`。随后,实例化模型并调用`model = LinearRegression()`即可获得一个线性回归模型,其损失函数采用误差均方函数。接下来,让我们详细探讨该模型的参数:fit_intercept参数默认设置为True,表示模型会计算截距。若将其设为...
sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None) Parameters fit_intercept 释义:是否计算该模型的截距。 设置:bool型,可选,默认True,如果使用中心化的数据,可以考虑设置为False,不考虑截距。 normalize ...
sklearn.linear_model.LinearRegression 调用 sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None) Parameters fit_intercept 释义:是否计算该模型的截距。 设置:bool型,可选,默认True,如果使用中心化的数据,可以考虑设置为False,不考虑截距。