from sklearn.linear_modelimportLinearRegression #线性回归 from sklearnimportmetricsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt defmul_lr():#续前面代码 #剔除日期数据,一般没有这列可不执行,选取以下数据http://blog.csdn.net/chixujohnny/article/details/51095817X=pd_data.loc[:,('中证500','泸深300',...
x=np.array([0.5,0.6,0.8,1.1,1.4])y=np.array([5.0,5.5,6.0,6.8,7.0])# 给的x是一维的,库函数要求输入是二维的,所以要调整x train_x,train_y=pd.DataFrame(x),y # 基于sklearn提供ApI,训练线性回归模型 model=lm.LinearRegression()model.fit(train_x,train_y)# 针对所有训练样本,执行预测操作,绘...
from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 定义逻辑回归模型 model = LogisticRegression(penalty=’l2’, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver=’liblinear’, max_iter=100, multi_class=’ovr’, verbose=0...
步骤四:创建线性回归模型 使用sklearn.linear_model中的LinearRegression类创建线性回归模型对象。 fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression# 创建线性回归模型model=LinearRegression() 1. 2. 3. 4. 步骤五:训练模型 使用训练集对模型进行训练。 # 训练模型model.fit(X_train,y_train) 1. 2. 步骤六:进行...
from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(X, y) 3.4 模型评估 评估模型的性能通常使用交叉验证。sklearn的cross_val_score函数可以方便地进行交叉验证。 from sklearn.model_selection import cross_val_score scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5) pri...
from sklearnimportdatasets,linear_model # 读取自带的diabete数据集 diabetes=datasets.load_diabetes()# 使用其中的一个feature diabetes_X=diabetes.data[:,np.newaxis,2]# 将数据集分割成trainingset和testsetdiabetes_X_train=diabetes_X[:-20]diabetes_X_test=diabetes_X[-20:]# 将目标(y值)分割成training...
scikit-learn:基于python语言的机器学习算法库,建立在numpy、scipy、matplotlib之上,基本功能主要被分为六大部分:分类,回归,聚类,数据降维,模型选择和数据预处理。导入该包:import sklearn scikit-learn包中包含的算法库 .linear_model:线性模型算法族库,包含了线性回归算法, Logistic 回归算法 ...
从实际角度来看,多项式特征的实现相对简单,这要归功于Python中的Sklearn库。下面我们将展示如何实现它。 PolynomialFeatures是Scikit-learn中用于生成多项式特征的类,位于sklearn.preprocessing模块中。 该类将一维输入数组转换为包含所有多项式项(...
from sklearn.linear_model import LogisticRegression clf = LogisticRegression(penalty='l2', --惩罚项(l1与l2),默认l2 dual=False, --对偶或原始方法,默认False,样本数量>样本特征的时候,dual通常设置为False tol=0.0001, --停止求解的标准,float类型,默认为1e-4。就是求解到多少的时候,停止,认为已经求出最...
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...