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-learn很容易实验不同的模型。LinearRegression类的fit()方法学习下面的一元线性回归模型: y表示响应变量的...
python LinearRegression fit为样本设置权重 python fit函数参数,先来定义一个计算体重指数(BMI)的函数,体重指数就是体重与身高的平方之比,其中体重以千克为单位,身高以米为单位。>>>defbmi(height,weight,name):i=weight/height**2print('%s的体重指数为%0.
param_grid = {'fit_intercept': [True, False], 'normalize': [True, False]} grid_search = GridSearchCV(LinearRegression(), param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')grid_search.fit(X_train, y_train)best_params = grid_search.best_params_print("Best parameters found:", best_...
在Python中,线性回归模型的fit()方法用于训练模型,使其能够基于给定的训练数据找到最佳拟合参数。以下是关于fit()方法的详细解释和示例代码: 1. 导入所需的Python库 首先,需要导入sklearn.linear_model中的LinearRegression类,这是实现线性回归的主要工具。 python from sklearn.linear_model import LinearRegression ...
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) # 初始化LinearRegression模型 # 注意:由于已经手动进行了数据标准化,这里的normalize参数将保持为False(它的默认值) lr = LinearRegression(fit_intercept=True, copy_X=True, n_jobs=None, positive=False) ...
model=LinearRegression() 1. 2. 3. 2.2 样本权重设置 为了设置样本权重,我们需要为每个样本分配一个权重值。一般情况下,我们可以根据样本的重要性或其他特征来确定权重值。在这里,我们将使用样本的索引作为权重值。 importnumpyasnp weights=np.arange(len(X_train))# X_train为训练集输入特征 ...
from playML.SimpleLinearRegression import SimpleLinearRegression1 reg1 = SimpleLinearRegression1() reg1.fit(x, y) # Out[12]: # SimpleLinearRegression() reg1.predict(np.array([x_predict])) # 预测结果 array([ 5.2]) # 查看a和b reg1.a_ ...
lr = LinearRegression(fit_intercept=True, copy_X=True, n_jobs=None, positive=False) # 使用训练集训练模型 lr.fit(X_train_scaled, y_train) # 使用测试集进行预测 y_pred = lr.predict(X_test_scaled) # 评估模型性能 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) ...
poly = PolynomialFeatures(degree=2) #设置自变量阶数 x_poly = poly.fit_transform(X) #用python自带函数使用多项式特征转换器对x进行转换 estimator2=LinearRegression() estimator2.fit(x_poly,data.y) print(estimator2.coef_) print(estimator2.intercept_) RMSE2=np.sqrt(mean_squared_error(prediction2,dat...
from sklearn.linear_model import LinearRegression #导入线性回归模型 x, y = mglearn.datasets.load_extended_boston()x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=0)lr = LinearRegression().fit(x_train, y_train)print("training set score: {:.2f}".format(l...