'''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
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nx1 x 是自变量,其数据形状为nx1 \beta_0 是常数项,也称为截距(intercept),是一个数值 \beta_1 是斜率(slop), 也称为回归系数,是一个数值 \varepsilon 是误差项,其数据形状为nx1 参数估计 ...
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...
importtorchimporttorch.nnasnnclassLinearRegressionModel(nn.Module):def__init__(self):super(LinearRegressionModel,self).__init__()self.linear=nn.Linear(1,1)# 输入和输出的维度都是1defforward(self,x):out=self.linear(x)returnout 5.2 实例化模型类 然后,我们可以创建一个模型的实例。 代码语言:jav...
python在LinearRegression模型拟合 分析显著性水平 python线性回归拟合,目录什么是梯度下降法怎么用梯度下降法进行拟合(以BGD为例)其他改进形式梯度下降法(SGD+MBGD)1.什么是梯度下降法 2.怎么用梯度下降法进行拟合(以BGD为例)一道作业题:随机产生20个点,用线
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...
model=LinearRegression()# 创建线性回归模型 1. 4. 拟合模型 使用训练数据来拟合模型。在这个例子中,我们将数据集分成训练集和测试集。 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)# 按80/20的比例分割数据model.fit(X_train,y_train)# 用训练数据拟合模型 ...
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...
model = smf.ols('y ~ x', data={'x': x, 'y': y})result = model.fit()输出回归系数 print(result.params)绘制回归线 plt.scatter(x[:,1], y)plt.plot(x[:,1], result.params[0] + result.params[1]*x[:,1], 'r')plt.show()以上示例展示了如何使用Python中的`statsmodels...
线性回归模型(Linear Regression)及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 对于一份数据,它有两个变量,分别是Petal.Width和Sepal.Length,画出它们的散点图。我们希望可以构建一个函数去预测Sepal.Length,当我们输入Petal.Width时,可以返回一个预测的Sepal.Length。从散点图可以发现,可以用一条直线去拟合...