linear_model.LinearRegression函数的主要参数，normalize为布尔值，可选，默认为False。如果为True，则回归...
官网:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html classsklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=1) 线性回归参数: fit_intercept:布尔值,默认为true 说明:是否对训练数据进行中心化。为false,表明输入的数据已...
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。 normalize 释义:是否...
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 释义:是否对数据进行标准化处理 设置:bool型,可选,默...
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(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 ...
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.Standard...
normalize参数默认为False，决定是否对输入数据进行标准化。可以使用sklearn.preprocessing.StandardScaler()进行数据标准化。copy_X参数默认为True，表示在训练过程中数据不会被修改。若为False，原始数据将被修改。n_jobs参数默认值为1，表示使用单个CPU内核。当设为-1时，表示利用所有可用的CPU内核进行计算。
a=LinearRegression() 参数默认: fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None fit_intercept:是否存在截距,默认存在 normalize:标准化开关,默认关闭 copy_X n_jobs 2.方法: #输入数据,输入x,y数据,其中参sample_weight数是指每条测试数据的权重,以array形式传入 ...
LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None, normalize=False) 1. 2. 3. 4. 可以看到model 的参数配置 3、将数据整理成特征矩阵和目标数组 根据Scikit-Learn的数据表示方法,它需要二维特征矩阵和一维目标数组。现在,我们已经有了长度为 n_samples 的目标数组,但还需要将数据 x 整理成 [...