这里传入的参数是fit_intercept=True,要求模型去拟合截距值,也就是b值,如果是False,返回的结果也就没有b值,(因为只有一个线性模型,Pipeline里面就只有一个数据) # 加载pipeline fromsklearn.pipelineimportPipeline # 加载线性回归模型 froms...
sklearn.linear_model.LinearRegression:从sklearn库中导入线性回归模型,用于拟合和预测数据。 加载数据 # 产生数据 x = np.linspace(0,10,50) # 0到10等间隔产生50个数 b = 1 noise = np.random.uniform(-2, 2, size=50) y= 5*x + b + noise 绘制散点图 plt.scatter(x, y) plt.show() 使用...
示例1:简单线性回归 import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 生成示例数据 X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) y = np.array([3, 5, 7, 9, 11]) # 线性关系:y = 2*x + 1 # 创建模型 model = LinearRegression() # 训练模型 model.fit(X,...
在Scikit-learn中,可以使用LinearRegression类来实现线性回归。下面是一个简单的示例代码: from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np # 创建一些示例数据 X = np.array([[1], [2], [3], [4]]) y = np.array([2, 4, 6, 8]) # 创建线性回归模型 model = LinearRegressi...
scikit-learn非常简单,只需实例化一个算法对象,然后调用fit()函数就可以了,fit之后,就可以使用predict()函数来预测了,然后可以使用score()函数来评估预测值和真实值的差异,函数返回一个得分。例如调用决策树的方法如下 In [6]:fromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressor ...
Scikit-learn Diabetes Result 说明:bmi特征值得分在0.,说明bmi与糖尿病的相关性在目前所有特征值中是最强的,但是是直接关系,还是间接关系,需要根据数据重新进行评估。根据其他特征值训练结果的得分,可以看到有的特征值相关性高,有的相关性低。 四、总结 假定特征值与目标值之间存在线性关系,使用线性回归模型对数据集...
④评估模型 ⑤多元线性回归(多项式) 三、内容总结 一、内容介绍 在前一篇文章中,我们已经在南瓜定价数据集的示例数据中探索了线性回归,本文中我们将使用之前处理好的数据比较简单线性回归、多项式线性回归以及多元线性回归。并使用Matplotlib库对其进行可视化。 现在,你已经准备好更加深入的了解机器学习的回归。虽然可视化可...
线性回归是一种基本的预测分析方法,它通过找到一个最佳拟合直线来预测一个连续值。scikit-learn是一个强大的Python库,可用于进行各种机器学习任务,包括线性回归。 下面是一个使用scikit-learn进行线性回归分析的示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train...
线性回归是简单易用的机器学习算法,scikit-learn是python强大的机器学习库。 本篇文章利用线性回归算法预测波士顿的房价。波士顿房价数据集包含波士顿郊区住房价值的信息。 第一步:Python库导入 代码语言:javascript 复制 %matplotlib inlineimport numpyasnpimport pandasaspdimport matplotlib.pyplotaspltimport sklearn ...
8 用scikit-learn的线性模型来拟合我们需要求解的问题，scikit-learn的线性回归算法使用的是最小二乘法来实现的。#运行线性回归模型进行训练集数据的拟合训练from sklearn.linear_model import LinearRegressionlinearReg = LinearRegression()linearReg.fit(x_train, y_train)#拟合后可以得到模型系数结果：print(linear...