plt.show() 使用python的scikit-learn库实现线性回归代码: # -*- coding: utf-8 -*-""" PROJECT_NAME: Data_Analysis FILE_NAME:LinearRegression AUTHOR: welt E_MAIL: tjlwelt@foxmail.com DATE: 2022/12/23 """importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportr2_score...
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...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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...
from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np # 加载糖尿病数据集 diabetes = load_diabetes() X, y = diabetes.data, diabetes.target ...
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...
【五分钟机器学习】机器学习的起点:线性回归Linear Regression 2343 2 4:57 App sklearn机器学习LDA(线性判别分析 )LinearDiscriminantAnalysis降维方法python 1.4万 1 2:21 App 【python数据分析】使用机器学习线性回归模型进行预测 python一对一视频讲解 经典实战 朝天吼数据 2209 6 30:12 App 【图解机器学习算法】...