# linear regression from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split X, y = mglearn.datasets.make_wave(n_samples=60) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, random_state=42) lr = LinearRegression().fit(X_train, ...
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression,Perceptron from sklearn.metrics import mean_squared_error,r2_score from sklearn.model_selection import train_test_split target = std_df_female['总分'] data_complete_ = std_df_female.loc[:,['1000...
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 ...
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 mean_squared_error, r2_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np # 加载糖尿病数据集 diabetes = load_diabetes() X, y = diabetes.data, diabetes.target ...
import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score, mean_absolute_errorplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置中文字体为黑体plt.rcParams...
一、基于原生Python实现多元线性回归(Multiple Linear Regression)算法 多元线性回归是一种用于建立多个自变量与因变量之间关系的统计学方法。在多元线性回归中,我们可以通过多个自变量来预测一个因变量的值。每个自变量对因变量的影响可以用回归系数来表示。 在实现多元线性回归算法时,通常使用最小二乘法来求解回归系数。最...
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典型方法。当然，对于现实世界中的问题，它可能被交叉验证和正则化的算法如Lasso回归和Ridge回归所取代，而不被过多使用，但是这些高级函数的核心正是这个模型本身。八种方法效率比拼 作为一名数据科学家，应该一直寻找准确且...
1:基于LinearRegression的实现 2:基于成本函数和梯度下降的实现 三、数据评估之交叉验证法、留出法、自助法 1:SVM分类器 2:K近邻分类器 一、单变量线性回归 提出问题 假设某披萨店的披萨价格和披萨直径之间有下列数据关系: 根据上面的训练数据,我们能否推断(预测)出某个直径的披萨可能的售价呢?例如,12英寸的披萨可...
线性回归也被称为最小二乘法回归(Linear Regression, also called Ordinary Least-Squares (OLS) Regression)。它的数学模型是这样的: y = a+ b* x+e 其中,a 被称为常数项或截距;b 被称为模型的回归系数或斜率;e 为误差项。a 和 b 是模型的参数。