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 X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]]) # y = 1 * x_0 + 2 * x_1 + 3 y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3 reg = LinearRegression().fit(X, y) reg.score(X, y) #打印线性回归的相关系数,在二维空间...
from sklearn import preprocessing, svm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression 步骤2:读取资料集 你可以下载数据集这里。 cd C:\Users\Dev\Desktop\Kaggle\Salinity # Changing the file read location to the location of the dataset df = pd...
# Train Test Split from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(inputs_scaled, targets, test_size=0.2, random_state=365) # Create the regression reg = LinearRegression() reg.fit(x_train, y_train) y_hat = reg.predict(x_...
>>>importnumpyasnp>>>fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression>>>X = np.array([[1,1], [1,2], [2,2], [2,3]])>>># y = 1 * x_0 + 2 * x_1 + 3>>>y = np.dot(X, np.array([1,2])) +3>>>reg =LinearRegression().fit(X, y)>>>reg.score(X, y)1.0>>>reg...
values.reshape(-1,1) # 第一步:导入线性回归 from sklearn.linear_model import LinearRegression # 第二步:创建模型:线性回归 model=LinearRegression() #第三步:训练模型 model.fit(X_train,Y_train) 第4步:评估模型 线性回归的scroe()方法得到的是决定系数R平方对模型进行评估 #线性回归的scroe方法得到...
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 ...
代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearnimportlinear_model clf=linear_model.LinearRegression()clf.fit([[0,0],[1,1],[2,2]],[0,1,2])LinearRegression(copy_X=True,fit_intercept=True,n_jobs=1,normalize=False)clf.coef_array([0.5,0.5])...
上述代码中sklearn.linear_model.LinearRegression类是一个估计器(estimator)。估计器依据观测值来预测结果。在scikit-learn里面,所有的估计器都带有fit()和predict()方法。fit()用来分析模型参数,predict()是通过fit()算出的模型参数构成的模型,对解释变量进行预测获得的值。因为所有的估计器都有这两种方法,所有scikit...
Python-sklearn模型介绍 一、模型开发 sklearn为所有模型提供了非常相似的接口,这样使得我们可以更加快速的熟悉所有模型的用法。在这之前我们先来看看模型的常用属性和功能 #拟合模型model.fit(X_train, y_train)#模型预测model.predict(X_test)#获得这个模型的参数model.get_params()#为模型进行打分model.score(...