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...
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_modelimportLinearRegression xTrain=np.array([6,8,10,14,18])[:,np.newaxis]#训练数据...
包括回归系数（即斜率和截距）、标准误差、t值和p值、R-squared、Adjusted R-squared、F-statistic等统...
我们将使用 sklearn 模块中的一些方法,因此我们也必须导入该模块: fromsklearnimportlinear_model 在sklearn 模块中,我们将使用 LinearRegression() 方法创建一个线性回归对象。 该对象有一个名为 fit() 的方法,该方法将独立值和从属值作为参数,并用描述这种关系的数据填充回归对象: regr =linear_model.LinearRegres...
利用Python的sklearn库对实验数据利用多元线性回归建立模型,使用的实验数据集包括88个样本,每个样本有12个特征值,标签值为失叶率。同样将20%的样本随机划分为��试集,80%为训练集。并输出模型的回归系数与截距,利用测试集计算模型的MSE、RMSE与R-squared等指标来评估模型。
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。
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,...
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 ...
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。
#从 sklearn.metrics 依次导入 r2_score、mean_squared_error 以及 mean_absoluate_error 用于回归性能的评估。 from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error, mean_absolute_error # 使用 r2_score 模块,并输出评估结果。 print('The value of R-squared of LinearRegression is', r2_score(y_...