fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression # 构建线性回归模型 pipe_lm=Pipeline([ ('lm_regr',LinearRegression(fit_intercept=True)) ]) # 训练线性回归模型 pipe_lm.fit(x_train,y_train) # 使用线性回归模型进行预测 y_train_predict=pipe_lm.predict(x_train) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. ...
首先从SKLearn工具库的linear_model中引入LinearRegression;创建模型对象命名为model,设置超参数normalize为True(在每个特征值上做标准化,这样能保证拟合的稳定性,加速模型拟合速度)。 from sklearn.linear_ 输出: LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None, normalize=True) 创建完后的估计器会...
在scikit-learn中,可以使用线性回归模块linearregression来实现线性回归算法。该模块支持多种线性回归算法,包括最小二乘法(Ordinary Least Squares, OLS)、Ridge回归、Lasso回归、Elastic Net回归等。 对于最小二乘法线性回归,可以按以下步骤实现: 1.导入模块: ```python。 from sklearn.linear_model import Linear...
show() print(X_train) print(X_train_quadratic_9) print(X_test) print(X_test_quadratic_9) print('Simple linear regression r-squared', regressor.score(X_test, y_test)) print('Quadratic regression 9 degree r-squared', regressor_quadratic_9.score(X_test_quadratic_9, y_test)) output_5...
This is a demo or practice about how to use Simple-Linear-Regression in scikit-learn with python. Following is the package version that I use below: The Python version: 3.6.2 The Numpy version: 1.8.0rc1 The Scikit-Learn version: 0.19.0 The Matplotlib version: 2.0.2 Training Data Here ...
输出与上一个练习的输出几乎一样。 不同之处是 scikit-learn 完成了更多工作。 具体而言,你不用再像使用 NumPy 时那样编写一个线函数;scikit-learn 的 LinearRegression 函数已为你完成此工作。 scikit-learn 支持许多不同类型的回归,在构建复杂的机器学习模型时非常好用。
第2章 LinearRegression使用的代码示例 2.1 导入库 #1.导入库 from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.datasets import fetch_california_housing as fch #加利福尼亚房屋价...
1.2 用Scikit做线性回归 Linear regression with Scikit-learn 2.1 线性回归中的正则化 Regularization in linear regression 2.2 岭回归 Ridge regression 3.1 L1范数回归 LASSO regression 4.1 Bayesian Regression 4.2 超参数 Hyperparameter priors 4.3 为模型调参 Tuning the model 5.1 逻辑回归 Logistic regression 5.2...
损失函数的不同,损失函数的优化方法的不同,验证方法的不同,就形成了不同的线性回归算法。scikit-learn中的线性回归算法库可以从这这三点找出各自的不同点。理解了这些不同点,对不同的算法使用场景也就好理解了。 1. LinearRegression 损失函数: LinearRegression类就是我们平时说的最常见普通的线性回归,它的损失...
scikit-learn库之线性回归 一、LinearRegression 1.5.1 报告决定系数 1.1 使用场景 1.2 代码 1.3 参数详解 1.4 属性 1.5 方法 二、ARDRegression 三、BayesianRidge 四、ElasticNet 五、ElasticNetCV 六、Lasso 七、LassoCV 八、LassoLars 九、LassoLarsCV ...