LinearRegression对象提供的方法 训练数据残差平方和:model._residues R方:model.score(xTest, yTest) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt from sklearn.linear_modelimportLinearRe
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...
result.x) # 方法二：使用statsmodels库中regression模块的linear_model子模块创建OLS类 X = sm.add_co...
打印输出了回归系数、均方误差和决定系数（R-squared）的值，用于评估模型的拟合程度和性能。# The coeff...
我们用R方(r-squared)评估预测的效果。R方也叫确定系数(coefficient of determination),表示模型对现实数据拟合的程度。计算R方的方法有几种。一元线性回归中R方等于皮尔逊积矩相关系数(Pearson product moment correlation coefficient 或Pearson's r)的平方。这种方法计算的R方一定介于0～1之间的正数。其他计算方法,...
R-Squared 重要的是要知道 x 轴和 y 轴的值之间的关系有多好,如果没有关系,则多项式回归不能用于预测任何东西。 该关系用一个称为 r 平方( r-squared)的值来度量。 r 平方值的范围是 0 到 1,其中 0 表示不相关,而 1 表示 100% 相关。
r 平方值(r-squared)的范围是 0 到 1,其中 0 表示不相关,而 1 表示 100% 相关;(糟糕的拟合度比如0.013 表示关系很差,并告诉我们该数据集不适合线性回归); 回归方程:y=c+m1x1+m2x2+mm*xn(m1是第一个特征,mn是第n个特征) 优点:在数据量大的情况下速度依然很快,不需要很复杂的计算,可以根据系数给出...
R-squared:R方判定系数(Coefficient of determination),表示所有自变量对因变量的联合的影响程度,用于度量回归方程拟合度的好坏,越接近于 1说明拟合程度越好。 F-statistic:F 统计量(F-Statistic),用于对整体回归方程进行显著性检验,检验所有自变量在整体上对因变量的影响是否显著。
summary输出的是一张类似eviews或者minitab统计风格的表,可以看到,可决系数R-squared是0.67,与sklearn结果相同,并且,模型的F-statistic以及参数的t检验都表明,结果是显著的。python从零实现 下面使用python使用小批量梯度下降法来实现线性回归,首先定义了一个LinearRegression类。在main中,首先,创建了一个...
Multiple R-squared: 0.872, Adjusted R-squared: 0.867 F-statistic: 195.6 on 3 and 96 DF, p-value: < 2.2e-16 四、高级功能实现 Python (交叉验证) from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import cross_val_score ...