model = LinearRegression()model.fit(X_train, y_train)预测 predictions = model.predict(X_test)评估模型 mse = mean_squared_error(y_test, predictions)r2 = r2_score(y_test, predictions)print(f'Mean Squared Error: {mse}')print(f'R^2 Score: {r2}')五、结果分析与优化：深入理解模型 通过...
当m = 1时,线性回归模型被记为Simple Linear Regression 当m > 1时,线性回归模型被记为Mutiple Linear Regression 我们接下来会先介绍Simple Linear Regression, 然后在推广至Multiple Linear Regression Simple Linear Regression 公式 y = \beta_0 + \beta_{1}x + \varepsilon 其中 y是因变量,其数据形状为nx...
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...
# 训练模型 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) 3.7 打印结果 模型训练完成之后可以使用如下代码查看训练集和测试集的 MSE 和R2 指标 # 结果 y_train_pred = model.predict(X_train) y_test_pred = model.predict(X_test) mse_train, r2_train = model.score(y_train_pred, y...
model=LinearRegressionModel() 5.3 设置损失函数和优化器 接下来,我们定义我们的损失函数和优化器。我们使用均方误差作为损失函数,使用随机梯度下降作为优化器。 代码语言:javascript 复制 criterion=nn.MSELoss()optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01) ...
代码语言:javascript 复制 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]) 参数官网说明...
from sklearn import linear_model reg = linear_model.LinearRegression() reg.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2]) 1. 2. 3. 结果如下: reg.coef_ 1. 结果如下: (5) 特殊情况 然而,最小二乘的系数估计依赖于模型特征项的独立性。当特征项相关,并且设计矩阵X 的列近似线性相...
class sklearn.linear_model.LinearRegression(*, fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None, positive=False) LinearRegression() 类的参数不多,通常几乎不需要设置。 fit_intercept:bool, default=True 是否计算截距。默认值 True,计算截距。
importpickle# 保存模型到文件withopen('linear_regression_model.pkl','wb')asfile:pickle.dump(model,file) 1. 2. 3. 4. 5. 注释:我们使用pickle.dump将模型对象保存为一个.pkl文件。 4. 模型调用 要使用已保存的模型,我们需要从文件中加载它。以下是加载和使用模型的代码: ...
classLinearRegression(LinearModel):""" Linear Regression. """def__init__(self):super().__init__()deffit(self,X,y):""" :param X_: shape = (n_samples + 1, n_features) :param y: shape = (n_samples]) :return: self """self.scaler.fit(X)X=self.scaler.transform(X)X=np.c_...