model = model.fit(x, y)print(model)# LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None, normalize=False) 验证模型的拟合度 '''get result y = b0 + b1x '''r_sq = model.score(x, y)print('coefficient of deter
from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 调用模型 lr = LinearRegression(fit_intercept=True) # 训练模型 lr.fit(x,y) print("估计的参数值为:%s" %(lr.coef_)) # 计算R平方 print('R2:%s' %(lr.score(x,y))) # 任意设定变量,预测...
score(self, X, y, sample_weight=None) 作用:返回该次预测的系数R2 其中R2=(1-u/v)。u=((y_true - y_pred) ** 2).sum() v=((y_true - y_true.mean()) ** 2).sum() 其中可能得到的最好的分数是1.当一个模型不论输入何种特征值,其总是输出期望的y的时候,此时返回0...
现在,用scikit-learn来验证一下。LinearRegression的score方法可以计算R方: 多元线性回归 可以看出匹萨价格预测的模型R方值并不显著。如何改进呢? 匹萨的价格其实还会受到其他因素的影响。比如,匹萨的价格还与上面的辅料有关。让我们再为模型增加一个解释变量。用一元线性回归已经无法解决了,我们可以用更具一般性的模型...
创建线性回归模型model=LinearRegression()# 训练模型model.fit(X_train,y_train)# 测试模型score=model...
() #建立回归分析模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression # 需下载Scikit-Learn模块,使用LinearRegression()函数建立线性回归分析模型 Model=LinearRegression() Model.fit(x,y) #检验线性回归分析模型的拟合程度——图3 score=Model.score(x,y) print(score) # 绘制拟合成果图——图2 sns....
score_func = <function f_classif>:用于计算评分的统计方法 f_classif:ANOVA F-value,用于类别预测 mutual_info_classif:类别预测中的共同信息,非参方法,样本量要求高 chi2:卡方检验 f_regression:回归分析中的F-value mutual_info_regression:数值预测中的共同信息 ...
R平方的公式如下：大多数情况下，这个值的范围在0-1之间。from sklearn.linear_model import LinearRegression# 创建线性回归对象lm = LinearRegression()# 定义预测变量和目标变量X = df[['no']] Y = df['num']# 拟合模型lm.fit(X,Y)lm.score(X,Y)最后得到的R方的值，可以说明这个回归模型对数据的...
predict(X) 使用训练得到的估计器对输入为X的集合进行预测(X可以是测试集,也可以是需要预测的数据)。 score(X, y[,]sample_weight) 返回对于以X为samples,以y为target的预测效果评分。 set_params(**params) 设置估计器的参数 decision_function(X) 和predict(X)都是利用预估器对训练数据X进行预测,其中decisio...
n_features=10, n_informative=5, random_state=1) # define the model model = LinearRegression() # fit the model model.fit(X, y) # get importance importance = model.coef_ # summarize feature importance for i,v in enumerate(importance): print('Feature: %0d, Score: %.5f'...