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...
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...
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 score=Model.score(x,y) print(score) plt.scatter(x,y) plt.plot(x,Model.predict(x)) plt.xlabel('人...
在简单线性回归模型中,判定系数的值等于y值和模型计算出的y^{2}值的相关系数R的平方,用于表示拟合得到的模型能解释因变量变化的百分比,R^{2}越接近1,表示回归模型拟合效果越好。 #score函数,x为特征变量,y为目标变量即标签 sklearn.linear_model.LinearRegression.score(x,y) (2)模型评估 执行代码,得到模型精...
class LinearRegression(object): def __init__(self,input_data,realresult,theta=None): """ :param input_data: 训练数据集(二维列表) :param realresult: 训练结果集 :param theta: 线性回归的模型参数,就是数据集在线性方程中的系数向量 """ ...
SimpleLinearRegression.py import numpy as np from .metrics import r2_score # 使用向量化运算加快速度 class SimpleLinearRegression: def __init__(self): """初始化Simple Linear Regression 模型""" self.a_ = None self.b_ = None def fit(self, x_train, y_train): ...
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...
lr = LinearRegression().fit(X_train, y_train) #输出w和b print("lr.coef_:{}".format(lr.coef_)) print("lr.intercept_:{}".format(lr.intercept_)) #训练精度 测试精度 print("Training set score:{:.2f}".format(lr.score(X_train, y_train))) ...
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 ...
from sklearn.linear_model import LinearRegression #导入线性回归模型 x, y = mglearn.datasets.load_extended_boston()x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=0)lr = LinearRegression().fit(x_train, y_train)print("training set score: {:.2f}".format(l...