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...
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.datasets import load_diabetes from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np from sklearn.metrics import r2_score #(1)导入数据 X, y = load_diabetes().data, load_diabetes().target #(2)分割数据 X_train,...
import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 调用模型 lr = LinearRegression(fit_intercept=True) # 训练模型 lr.fit(x,y) print("估计的参数值为:%s" %(lr.coef_)) # 计算R平方 print('R2:%s' %(lr.score(x,y)))...
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.read_csv( 'bottle.csv' ) df_binary = df[[ 'Salnty' , 'T_degC' ]] ...
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',...
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 ...
from sklearn.linear_model import LinearRegression #导入数据 loaded_data=datasets.load_boston() #设定X和Y变量 data_X=loaded_data.data data_Y=loaded_data.target # 设定模型为线性回归model=LinearRegression() #训练数据,得出参数-fit建模 model.fit(data_X,data_Y) ...
本文简要介绍python语言中 sklearn.linear_model.LinearRegression 的用法。 用法: class sklearn.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,...
from sklearn.linear_modelimportLinearRegression from sklearn.metricsimportr2_scoreimportstatsmodels.apiassm 阅读数据 假设下载了数据集,请将其放在data项目文件夹中的目录中。然后,像这样读取数据: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ...