AI代码解释 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])
步骤四:创建线性回归模型 使用sklearn.linear_model中的LinearRegression类创建线性回归模型对象。 fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression# 创建线性回归模型model=LinearRegression() 1. 2. 3. 4. 步骤五:训练模型 使用训练集对模型进行训练。 # 训练模型model.fit(X_train,y_train) 1. 2. 步骤六:进行...
1 #导入需要的模块 2 import matplotlib.pyplot as plt #可视化模块 3 import numpy as np #矩阵处理模块 4 from sklearn import datasets, linear_model #数据集,线性模型 5 from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score #均方误差,方差得分 6 7 # Load the diabetes dataset 加载糖尿病数据 ...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportlinear_model x = np.linspace(3,6,30)#生成3到6之间的等间隔的30个数,x是包含30个元素的一维数组y_train =3*x+2#根据x和y之间的函数关系式生成一维数组yx_train = x+np.random.rand(30)#增加波动,np.random.rand是生成0到1之间的随机数plt...
模型名叫做:lr_model。 程序如下: 套用模板得到程序如下: # LogisticRegression分类器 fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression fromsklearn.metricsimportaccuracy_score#评分函数用精确度评估 lr_model = LogisticRegression() lr_model.fit(train_x,train_y) ...
SKLearn 中的线性回归 SKLearn 几乎是 Python 中机器学习的黄金标准。它拥有许多学习算法,包括回归、分类、聚类和降维等。为了使用线性回归,我们需要导入相关模块: from sklearn import linear_model 使用skLearn 进行线性回归建模: X = boston_df[['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS',...
fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#定义线性回归模型model = LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=1)"""参数 --- fit_intercept:是否计算截距。False-模型没有截距 normalize: 当fit_intercept设置为False时,该参数将被忽略。 如果为真,则回归前的回归系数X将...
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 ...
我们将使用Sklearn的葡萄酒数据集进行分类任务。我们将比较使用和不使用混淆矩阵归一化的性能,使用Sklearn实现。 import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom sklearn.datasets import load_winefrom sklearn.model_selection im...
from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 定义参数网格 param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'solver': ['liblinear', 'saga']} # 初始化网格搜索 grid_search = GridSearchCV(LogisticRegression(), param_grid, cv=5, scoring='accuracy') ...