sklearn的线性回归算法使用的是最小二乘法来实现的。代码如下: from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 查看模拟线的截距和权重系数 print(model.intercept_) # [447.06297099] print(model.coef_) # [[-1.97376045 -0.23229086 0.0693515 ...
一个模特的训练可能要花很长时间。模型在GPU内存中的训练可能因其类型而异。我们将使用基于gpu的cuML来测试简单的建模，并将其性能与Sklearn进行比较。import cudffrom cuml import make_regression, train_test_splitfrom cuml.linear_model import LinearRegression as cuLinearRegressionfrom cuml.metrics.regression im...
首先,我们需要导入pandas库以及用于线性回归的库,如sklearn.linear_model中的LinearRegression类。 python import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression 准备数据集: 确保你的数据集已加载到pandas DataFrame中。这里我们假设你有一个CSV文件,可以通过pd.read_csv方法加载。 python # 示例:...
我们将使用基于gpu的cuML来测试简单的建模,并将其性能与Sklearn进行比较。 import cudf from cuml import make_regression, train_test_split from cuml.linear_model import LinearRegression as cuLinearRegression from cuml.metrics.regression import r2_score from sklearn.linear_model import LinearRegression as s...
终于到了临门一脚了,我们可以用scikit-learn的线性模型来拟合我们的问题了。scikit-learn的线性回归算法使用的是最小二乘法来实现的。代码如下: from sklearn.linear_model import LinearRegression linreg = LinearRegression() linreg.fit(X_train, y_train) ...
from sklearn.linear_modelimportLinearRegression from sklearn.feature_selectionimportRFEfrom sklearn.linear_modelimportRidgeCV,LassoCV,Ridge,Lasso 这次用到的数据集是机器学习中尤其是初学者经常碰到的,波士顿房价的数据集,其中我们要预测的这个对象是MEDV这一列 ...
总之,使用pandas库实现线性回归拟合是一种简单而有效的方法。通过这个例子,我们可以了解到如何使用pandas的DataFrame来存储数据,并通过sklearn的LinearRegression模型进行拟合。在实际应用中,我们需要根据具体的数据和问题选择合适的特征和模型参数,并注意控制模型的复杂度以避免过拟合和欠拟合问题。
一个模特的训练可能要花很长时间。模型在GPU内存中的训练可能因其类型而异。我们将使用基于gpu的cuML来测试简单的建模,并将其性能与Sklearn进行比较。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importcudf from cumlimportmake_regression,train_test_split ...
一个模特的训练可能要花很长时间。模型在GPU内存中的训练可能因其类型而异。我们将使用基于gpu的cuML来测试简单的建模,并将其性能与Sklearn进行比较。 import cudf from cuml import make_regression, train_test_split from cuml.linear_model import LinearRegression as cuLinearRegression ...
matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import statsmodels.api as sm %matplotlib inline from sklearn.model_selection import train_test_split fromsklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.linear_model import RidgeCV, LassoCV, Ridge, ...