步骤5:计算显著性 在模型摘要中,我们关注系数(coef)及其对应的p-value。一般来说,p-value小于0.05时,可以认为该参数是显著的。 AI检测代码解析 OLS Regression Results === Dep. Variable: y R-squared: 0.883 Model: OLS Adj. R-squared: 0.881 Method: Least Squares F-statistic: 186.2 Date: Thu, 01 ...
步骤5: 查看回归系数 最后,我们可以使用coef_属性来查看拟合后的回归系数。这将返回一个数组,其中包含每个自变量的系数。 # 查看回归系数coefficients=model.coef_print(coefficients) 1. 2. 3. 以上就是使用Python中的LinearRegression类来查看回归系数的完整步骤。 4. 关系图 下面是一个使用mermaid语法中的erDiagram...
即剔除这个特征X[:,1]=0# 线性回归lr=LinearRegression()lr.fit(X,y)# 输出系数和截距print(lr....
coef=pd.DataFrame(index=data_x.columns) #线性回归 linear=LinearRegression(normalize=True) linear.fit(x_train,y_train) coef['linear']=linear.coef_ #岭回归 Lambdas=np.logspace(-5,2,200) ridge_cv=RidgeCV(alphas=Lambdas,normalize=True,scoring='neg_mean_squared_error',cv=10) ridge_cv.fit(x...
model = LinearRegression()3.训练模型 model.fit(X, Y)4.获取模型参数 beta_0 = model.intercept_[0]beta_1 = model.coef_[0][0]print(f'截距 (beta_0): {beta_0}')print(f'斜率 (beta_1): {beta_1}')截距 (beta_0): 20127.753953274245 斜率 (beta_1): 4.966814908000651 5.进行预测 Y...
学习Linear Regression in Python – Real Python,前面几篇文章分别讲了“regression怎么理解“,”线性回归怎么理解“,现在该是实现的时候了。 线性回归的 Python 实现:基本思路 导入Python 包: 有哪些包推荐呢? Numpy:数据源 scikit-learn:ML statsmodels: 比scikit-learn功能更强大 ...
代码运行次数:0 运行 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])...
打印回归对象系数值 importpandasfromsklearnimportlinear_model df= pandas.read_csv("cars.csv") X= df[['Weight','Volume']] y= df['CO2'] regr=linear_model.LinearRegression() regr.fit(X, y)print(regr.coef_)
model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) 3. 计算拟合优度与误差估计 3.1 误差平方和(SSE) 误差平方和是所有观测值与模型预测值之差的平方和,是衡量模型预测精度的一个指标。SSE越小,模型拟合越好。 y_pred = model.predict(X_test) SSE = sum((y_test - y_pred) ** 2) print(f...
('linear',LinearRegression(fit_intercept=False))])clf.fit(x[:,np.newaxis],y)y_test=clf.predict(x[:,np.newaxis])print(clf.named_steps['linear'].coef_)print('rmse=%.2f, R2=%.2f, R22=%.2f, clf.score=%.2f'%(rmse(y_test,y),R2(y_test,y),R22(y_test,y),clf.score(x[:,...