二、简单线性回归的实现 三、向量化运算 四、衡量线性回归法的指标,MSE,RMS,MAE MSE均方误差(Mean Squared Error) RSE均方误差(Root Mean Squared Error) 平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error) 五、演示 六、评价回归算法R Square 七、多元线性回归 目标 多元线性回归的正规方程解(Normal Equation) 问题: 优点: ...
使用scikit-learn中的LinearRegression进行回归分析。我们将拟合这一模型并输出模型的R²值。 AI检测代码解析 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...
在Python中,可以使用sklearn库中的linearregression函数来拟合线性回归模型,并计算R2值。下面是一个示例代码: ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import r2_score import numpy as np #生成示例数据 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y = np.array([2, ...
model = LinearRegression() #训练模型 model.fit(x, y) #预测结果 y_pred = model.predict(x) #计算R r2 = r2_score(y, y_pred) return r2 ``` 其中,x和y分别为自变量和因变量的数据集。该函数使用sklearn库中的LinearRegression模块创建线性回归模型,并通过训练模型和预测结果计算R。最后返回计算结果...
本文主要介绍在简单线性回归(Simple Linear Regression)中，回归系数(Beta)、Slope、R2以及皮尔逊相关系数的定义以及中他们之间的关系 定义 Simple Linear Regression 我们可以从之前的文档https://zhuanlan.zhihu.com/p/642186978可知简单线性回归的定义如下y = \beta_0 + \beta_{1}x + \varepsilon \tag{1} 其中...
lr=LinearRegression() lr.fit(X_train, y_train) y_train_pred= lr.predict(X_train)#训练数据的预测值y_test_pred = lr.predict(X_test)#测试数据的预测值y_train_pred.shape, y_test_pred.shape#In[5]#绘制散点图plt.scatter(y_train_pred, y_train_pred -y_train, ...
Simple Linear Regression R2 相关系数-corr 回归系数 与相关系数(x-y)之间的关系 R2和回归系数 之间的关系 R2和相关系数(x,y)之间的关系 相关系数(x,y) 和相关系数(y_hat,y)之间的关系 R2与两个相关系数之间的关系 R2 、相关系数、回归系数(slope,beta)之间的关系 代码验证示例 总结 本文主要介绍在简单线...
regr=linear_model.LinearRegression()# 训练模型 regr.fit(diabetes_X_train,diabetes_y_train)# 预测 diabetes_y_pred=regr.predict(diabetes_X_test)# 模型评价print('r2_score: %.2f'%r2_score(diabetes_y_test,diabetes_y_pred))# 绘制预测效果图 ...
# 导入线性回归器算法模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np #糖尿病数据集 ,训练一个回归模型来预测糖尿病进展 from sklearn import datasets dia = datasets.load_diabetes() # 提取特征数据和标签数据 data = dia.data target = dia.target # 训练样本和测试样本的分离,...
在使用R²系数评估模型之前,我们需要先创建一个回归模型。在sklearn库中,可以使用LinearRegression方法创建一个线性回归模型: from sklearn.linear_model import LinearRegression # 创建模型 model = LinearRegression() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) ...