print("R2 Score:", r2) 在这个示例中,我们首先计算真实值的均值,然后计算总平方和和回归平方和,最后使用公式计算R2值。 二、使用线性回归模型 scikit-learn库中的线性回归模型可以自动计算R2值。以下是一个具体示例: from sklearn.linear_model import LinearRegression 数据集 X = [[1], [2], [3], [4]...
使用scikit-learn中的LinearRegression进行回归分析。我们将拟合这一模型并输出模型的R²值。 fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 划分数据集为训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(data['Ad_Spend'].values.reshape(-1,1...
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 ...
r2_2_train = r2_score(y_train,y_2_train_predict) r2_2_test = r2_score(y_test,y_2_test_predict) lr5 = LinearRegression() lr5.fit(X_5_train,y_train) y_5_train_predict = lr5.predict(X_5_train) y_5_test_predict = lr5.predict(X_5_test) r2_5_train = r2_score(y_train...
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...
在Python的Scikit-learn库中，可以使用sklearn.linear_model.LinearRegression进行线性回归，而要将某个特征...
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...
> svm.r2=svm(y~x, kernel = "linear"); svm.r2 Call: svm(formula = y ~ x, kernel = "linear") Parameters: SVM-Type: eps-regression SVM-Kernel: linear cost: 1 gamma: 1 epsilon: 0.1 Number of Support Vectors: 2 > predictedY2 <- predict(svm.r2, mydata);predictedY2 ...
拟合线性回归模型:使用LinearRegression类从sklearn.linear_model库拟合了线性回归模型。 绘制线性回归曲线:使用plt.plot()函数绘制了线性回归曲线。 计算决定系数R²:使用r2_score函数从sklearn.metrics库计算了决定系数R²,并将其添加到图表标题中。 运行这段代码后,你将看到一个包含散点图和线性回归曲线的图表,...
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...