python sklearn.linear_model.LinearRegression.score 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...
python linear python linearregression score 直接就进入代码环节了哈!由于我在pycharm 上写的代码有点长,展示的结果有点很多。为了给各位看的清楚,就分段进行展示程序和结果 这是头文件需要的库 import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm import matplotlib.pyplot as plt from sklea...
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 ...
2、线性回归损失函数、代价函数与目标函数 损失函数(Loss Function):度量单样本预测的错误程度,损失函数值越小,模型就越好。 代价函数(Cost Function):度量全部样本集的平均误差。 目标函数(Object Function):代价函数和正则化函数,最终要优化的函数。 常用的损失函数包括: 0-1损失函数; 平方损失函数; 绝对损失函数;...
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 determination(𝑅²) :', r_sq)# coefficient of determination(...
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...
导入sklearn.linear_model 包中的LinearRegression()函数,输入训练数据进行训练 #将训练数据特征转换成二维数组XX行*1列 X_train=X_train.values.reshape(-1,1) #将测试数据特征转换成二维数组XX行*1列 X_test=X_test.values.reshape(-1,1) # 第一步:导入线性回归 from sklearn.linear_model import Linear...
R方是0.6620说明测试集里面过半数的价格都可以通过模型解释。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...
score(X,y[,sample_weight])R2 判定系数,是常用的模型评价指标。 3.2 一元线性回归 LinearRegression 使用例程: code # skl_LinearR_v1a.py # Demo of linear regression by scikit-learn # Copyright 2021 YouCans, XUPT # Crated:2021-05-12
score(X,y[,sample_weight]):R2 判定系数,是常用的模型评价指标。 3.2 一元线性回归 LinearRegression 使用例程: # skl_LinearR_v1a.py # Demo of linear regression by scikit-learn # Copyright 2021 YouCans, XUPT # Crated:2021-05-12 # -*- coding: utf-8 -*- ...