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...
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...
对scikit-learn中线性回归算法进行总结,分析各自的不同和使用场景。 前言 线性回归的目的是要得到输出向量Y和输入特征X之间的线性关系,求出线性回归系数θ,也就是 Y=Xθ。其中Y的维度为mx1,X的维度为mxn,而θ的维度为nx1。m代表样本个数,n代表样本特征的维度。 为了得到线性回归系数θ,我们需要定义一个损失函数...
线性回归模型在实际应用中非常广泛,例如股票价格预测、房地产价格评估等。通过使用scikit-learn库,我们可以轻松地实现线性回归模型,并对数据进行预测和分析。 总之,本文介绍了如何使用scikit-learn实现线性回归模型,包括数据准备、模型训练、模型评估以及实际应用等步骤。希望读者能够通过本文的学习,掌握线性回归模型的实现方法...
我们接下来的目的就是为了给大家介绍scikit-learn库中常用的线性回归模型。 一、LinearRegression 1.1 使用场景 LinearRegression回归模型,即我们在线性回归中讲到的普通线性回归,该普通线性回归可以处理一元线性回归,也可以处理多元线性回归,但是该类使用的优化方法是最小二乘法。 通常情况下该类是我们使用线性回归处理...
一、Scikit Learn中使用estimator三部曲 1.构造estimator 2.训练模型:fit 3.利用模型进行预测:predict 二、模型评价 模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1.均方误差(mean squared error,MSE): 2.平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3.R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值...
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 ...
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...
scikit learn中的线性回归 scikit-learn是一个基于Python的机器学习库,其中包含了丰富的机器学习算法和工具。线性回归是scikit-learn中的一个经典的回归算法。 线性回归是一种用于建立线性关系模型的统计学方法,通过拟合数据集中的数据点,预测自变量与因变量之间的线性关系。它的目标是找到最佳拟合直线,使得预测值与真实...
链接函数(link function),将与线性方程关联起来。 目标遵循指数分布。正态分布只是这个指数族中的一个成员。 现在我们可以继续介绍另一个广义线性模型。其中一个最近引入到Scikit-Learn中的模型是泊松回归。 4. 泊松回归 这个回归器非常适合预测计数。 一个平方...