fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 划分数据集为训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(data['Ad_Spend'].values.reshape(-1,1),data['Sales'],test_size=0.2,random_state=42)# 创建线性回归模型model=LinearRegression...
from sklearn.metrics import r2_score r2_train = r2_score(y_train,y_train_predict) r2_test = r2_score(y_test,y_test_predict) print('training r2:',r2_train) print('test r2:',r2_test) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 可以看出r2_score值很低也就是説明模型很差 #generate new data ...
接下来，我们将使用Scikit-learn库构建和训练线性回归模型。通过分割数据集为训练集和测试集，我们可以评估模型在未见过的数据上的表现。from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score 分割数据集 ...
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...
from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error, mean_absolute_error, median_absolute_error # 生成测试数据: nSample = 100 x = np.linspace(0, 10, nSample) # 起点为 0,终点为 10,均分为 nSample个点 ...
具体实现代码如下：fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportnumpyasnp# 构造数据X=np.array([...
from sklearn import linear_model linereg01= linear_model.LinearRegression() #生成一个线性回归实例 # 分割模型为训练集与测试集(9:1) X_train,X_test,y_train,y_test= model_selection.train_test_split( boston.data,boston.target,test_size=0.1,random_state=42 ...
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 -*-importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt...
本文简要介绍python语言中sklearn.linear_model.LinearRegression的用法。 用法: classsklearn.linear_model.LinearRegression(*, fit_intercept=True, normalize='deprecated', copy_X=True, n_jobs=None, positive=False) 普通最小二乘线性回归。 LinearRegression 使用系数 w = (w1, …, wp) 拟合线性模型,以最...
这里有两个选择： (a)使用简单的乘法求矩阵的逆 (b)首先计算x的Moore-Penrose广义伪逆矩阵，然后与y取点积。由于第二个过程涉及奇异值分解(SVD)，所以它比较慢，但是它可以很好地适用于没有良好条件的数据集。 方法八：sklearn.linear_model.LinearRegression( )这是大多数机器学习工程师和数据科学家使用的...