'''create a model and fit it'''model = LinearRegression() model = model.fit(x, y)print(model)# LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None, normalize=False) 验证模型的拟合度 '''get result y = b0 + b
from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score 分割数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_scaled.drop('target', axis=1), data_scaled['target'], test_size=0.2, random_state=42)创建并训练模型 model ...
上述代码中sklearn.linear_model.LinearRegression类是一个估计器(estimator)。估计器依据观测值来预测结果。在scikit-learn里面,所有的估计器都带有fit()和predict()方法。fit()用来分析模型参数,predict()是通过fit()算出的模型参数构成的模型,对解释变量进行预测获得的值。因为所有的估计器都有这两种方法,所有scikit...
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])
什么是线性回归模型定义线性回归(Linear Regression)是是指在统计学中是指在统计学中用来 描述一个或者多个自变量和一个因变量之间线性关系的回归模型公式如下: y = X\beta + \varepsilon 其中 y = \begin{pmatri…
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', 'TAX','PTRATIO', 'B', 'LSTAT']] y = boston_df['PRICE'] lm = linear_model.LinearRegression() model = lm.fit(X,y) model lm.fit() 函数用...
from sklearn import linear_model # 导入线型模型模块 regression = linear_model.LinearRegression() # 创建线型回归模型 x = [[3],[8]] # x坐标 y = [1,2] # y坐标 regression.fit(x,y) # 进行拟合 print('回归系数:',regression.coef_) ...
self.liner = torch.nn.Linear(1,1) #(1,1)表示输入和输出的维度 #前向传播函数 #forward()相当于对父类_init_()进行重载 def forward(self,x): y_pred = self.liner(x) return y_pred model = LinearModel() #创建类LinearModel的实例
python sklearn.linear_model.LinearRegression.score score(self, X, y, sample_weight=None) 作用:返回该次预测的系数R2 其中R2=(1-u/v)。u=((y_true - y_pred) ** 2).sum() v=((y_true - y_true.mean()) ** 2).sum() 其中可能得到的最好的分数是1.当一个模型不论输入何种特征值,其...
这里有两个选择： (a)使用简单的乘法求矩阵的逆 (b)首先计算x的Moore-Penrose广义伪逆矩阵，然后与y取点积。由于第二个过程涉及奇异值分解(SVD)，所以它比较慢，但是它可以很好地适用于没有良好条件的数据集。 方法八：sklearn.linear_model.LinearRegression( )这是大多数机器学习工程师和数据科学家使用的...