让我们来看一个简单示例,使用Python中的scikit-learn库中的fit函数。 fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportnumpyasnp# 准备数据X=np.array([[1],[2],[3]])y=np.array([1,2,3])# 创建模型model=LinearRegression()# 使用fit函数进行训练
model = LinearRegression():该代码创建了一个线性回归模型的实例,并将其赋值给变量model。通过这个实例,我们可以调用线性回归模型中的方法和属性。 fit(X, y):该方法是线性回归模型中的一个方法,用于对模型进行训练,即拟合数据。fit函数接受两个参数,分别是特征矩阵X和目标值y。特征矩阵X是一个二维数组,每一行代...
x_fit = np.linspace(min(x_data), max(x_data), 100) x_fit = x_fit[:, np.newaxis] # 预测拟合曲线的y值 y_fit = model.predict(x_fit) # 绘制原始散点和拟合曲线 plt.scatter(x_data, y_data, label='Data') plt.plot(x_fit, y_fit, 'r', label='Fit') plt.legend() plt.xlabe...
在使用fit函数之前,我们需要先导入相应的库并创建模型实例,我们可以使用fit函数来训练模型,以下是一个简单的例子,展示了如何使用scikit-learn库中的线性回归模型的fit函数: from sklearn.linear_model import LinearRegression 创建模型实例 model = LinearRegression() 使用fit函数训练模型 model.fit(X, y) 在这个例子...
模型名叫做:lr_model。 程序如下: 套用模板得到程序如下: # LogisticRegression分类器 fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression fromsklearn.metricsimportaccuracy_score#评分函数用精确度评估 lr_model = LogisticRegression() lr_model.fit(train_x,train_y) ...
model=LinearRegression()# 喂训练数据进去,但是需要把因变量转换成1列多行的数据 model.fit(xtrain[:,np.newaxis],ytrain)# 打印斜率print(model.coef_)# 打印截距print(model.intercept_)line_xticks=xtrain # 根据回归方程计算出的y轴坐标 line_yticks=model.predict(xtrain[:,np.newaxis]) ...
model = smf.ols(formula='Lottery ~ Literacy * Wealth -1', data=df) result = model.fit() print(result.params) Literacy 0.427386 Wealth 1.080987 Literacy:Wealth -0.013609 dtype: float64 可以在列上使用函数(包括自定义函数) res = smf.ols(formula='Lottery ~ np.log(Literacy)', data=df).fit...
results=model.fit()# 返回模型拟合结果 statsmodels.OLS 是 statsmodels.regression.linear_model 的函数,有 4个参数 (endog, exog, missing, hasconst)。 第一个参数 endog 是回归模型中的因变量 y(t), 是1-d array 数据类型。 第二个输入 exog 是自变量 x0(t),x1(t),…,xm(t),是(m+1)-d arr...
history = model.fit(part_x_train, # input part_y_train, # output epochs=20, # 训练20个轮次 batch_size=512, # 每次迭代使用512个样本的小批量 validation_data=[x_val,y_val] # 验证集的数据 ) Epoch 1/20 16/16 [===] - 1s 26ms/step - loss: 2.6860 - accuracy: 0.4868 - val_loss...