fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression# 创建模型model=LinearRegression()# 训练模型X_train=[[1],[2],[3],[4]]y_train=[2,4,6,8]model.fit(X_train,y_train) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在这个示例中,我们创建了一个LinearRegression模型,并用X_train和y_train进行训练。 pred...
Fit ||--o| Predict : "trains" Fit ||--o| Transform : "initializes" 2. fit 方法 fit方法用于训练机器学习模型。它通常接受特征(X)和目标变量(y)作为输入。我们以scikit-learn库中的线性回归为例来演示如何使用fit方法。 代码示例 importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression# 创建训练...
代码示例: from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 创建Logistic回归模型 model = LogisticRegression() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = model.predict(X_test, batch_size=32, verbose=1, steps=10) 请登录后查看 常见问题 用户19970108018 最后编辑于2023-10-17...
[2,6,4]])# 导入模型model = LogisticRegression()#model = RandomForestClassifier()#model=XGBClassifier()model.fit(x_train, y_train)# 返回预测标签print(model.predict(x_test))print('---')# 返回预测属于某标签的概率print(model.predict_proba(x_test)) AI代码助手复制代码 运行结果: 分析结果: ...
model.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = model.predict(X_test) # 生成混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # 使用Seaborn绘制混淆矩阵 plt.figure(figsize=(10,7)) sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues') ...
model_fit = model.fit() # 进行预测 predictions = model_fit.predict(start=test_data.index[0], end=test_data.index[-1]) # predictions = model_fit.forecasts(len(test_data)) SARIMAX(data, order=(p, d, q), seasonal_order=(P, D, Q, s)) ...
通过调用fit()函数在训练数据上准备模型。可以通过调用predict()函数并指定要预测的时间或索引的时间索引来进行预测。让我们从简单的事情开始吧。我们将ARIMA模型与整个Shampoo Sales数据集相匹配,并检查残差。首先,我们适合ARIMA(5,1,0)模型。这将自动回归的滞后值...
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') # predict model model.fit(X,Y,epochs=50,batch_size=5) predict = model.predict(X) # print(predict) return model # 使用scikit-learn Pipeline 首先标准化数据集,然后创建和评估基线神经网络模型 numpy.random.seed(seed) estimators = [] ...
linearsvr.fit(x_train,y_train) x = ((data[feature] - data_mean[feature])/data_std[feature]).values # 预测,并还原结果。 data['y_pred'] = linearsvr.predict(x) * data_std['y'] + data_mean['y'] outputfile = 'E:\桌面\作业\py/new_reg_data_GM11_revenue.xls' # SVR预测后保存...
fit(traffic_train.reset_index().rename(columns={ 'date_time':'ds','traffic_volume':'y'})) traffic_test_pred = model.predict(df=traffic_test.reset_index() \ .rename(columns={ 'date_time':'ds'})) 画出预测结果 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 f, ax = plt....