from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score 分割数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_scaled.drop('target', axis=1), data_scaled['target'], test_size=0.2, random_state=42)创建并训练模型 model ...
# 创建线性回归模型model=LinearRegression()model.fit(X,Y)# 预测Y值Y_pred=model.predict(X)# 计算R2值r2=r2_score(Y,Y_pred)print("R2 score: ",r2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 在上面的示例中,我们首先创建了一个LinearRegression模型,并使用示例数据进行拟合。然后,我们用这个模型...
model = LinearRegression() # 实例化LinearRegression模型 model.fit(X, y) # 拟合数据 1. 2. 4. 计算r2值 最后,我们可以使用r2_score函数计算模型的拟合优度R²。 y_pred = model.predict(X) # 预测目标变量 r2 = r2_score(y, y_pred) # 计算r2值 print("R² Score:", r2) # 打印r2值 ...
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) r2 = r2_score(y_test, y_...
from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import r2_score import statsmodels.api as sm 读取数据 下载数据集后,将数据集放在项目文件的数据目录中,读取数据: data = pd.read_csv("data/Advertising.csv") 查看数据时,输入: data.head() 得到结果如下: 可以看到,“未命名:0”...
print("平均绝对值误差(MAE):",r2_score(y_test,y_hat)) from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.model_selection import train_test_split #make_regression 用来生成样本数据,用于回归模型 ...
# 计算交叉验证的R平方分数r2_lr = np.mean(scores_lr)r2_lasso = np.mean(scores_lasso)r2_ridge = np.mean(scores_ridge)r2_elastic_net = np.mean(scores_elastic_net)# 输出每个模型的R平方分数print('Linear Regression R2:', r2_lr)print('Lasso R2:', r2_lasso)print('Ridge R2:', r2_ridg...
print('R^2 = %.2f'%r2) #结果如下: Coefficients= 0.10 R^2 = -5.75 #现在绝不凭图像判断了 #导入模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import * model = LinearRegression() train_Pregnancies = [[i] for i in df['Pregnancies']][1:500]#怀孕次数 ...
这里有两个选择： (a)使用简单的乘法求矩阵的逆 (b)首先计算x的Moore-Penrose广义伪逆矩阵，然后与y取点积。由于第二个过程涉及奇异值分解(SVD)，所以它比较慢，但是它可以很好地适用于没有良好条件的数据集。 方法八：sklearn.linear_model.LinearRegression( )这是大多数机器学习工程师和数据科学家使用的...
from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import fetch_california_housing # 设置matplotlib支持中文显示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置中文显示 ...