我们首先需要导入sklearn.linear_model中的LinearRegression模块,然后实例化模型对象。 from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() 1. 2. 准备数据 数据通常需要划分为特征(X)和目标变量(y)。数据可以是数组、DataFrame 或其他格式。示例: # 示例数据:二维数组 X 和一维数组 y X...
(-1, 1) y = target # 构建模型 lr = linear_model.LinearRegression() # 训练模型 lr.fit(x, y) # 评估模型 score = lr.score(x, y) # 制作散点图,x,y分别作为横竖坐标 axes = plt.subplot(2, 5, i+1) plt.scatter(x, y) k = lr.coef_ b = lr.intercept_ X = np.linspace(x....
多元线性回归模型(Multiple Linear Regression Model),它包含两个或更多个自变量以及一个因变量。 多元线性回归模型可以表示为以下数学方程: 其中: y 是因变量(目标变量)。 x_1, x_2, …, x_n 是自变量(特征),n 表示自变量的数量。 β_0, β_1, β_2, …, β_n 是模型的参数,其中 β_0 是截距项...
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...
Introduction 一、Scikit-learning 广义线性模型 From: http://sklearn.lzjqsdd.com/modules/linear_model.html#ordinary-least-squares # 需要明白以下全部内容,花些时间。 只涉及上述常见的、个人
Welcome To My Blog Linear Regression 线性回归(Linear Regression)是一种线性模型(linear model),它将各个特征进行线性组合,实现对新输入的预测 线性回归可解释性很强,因为特征对应的权值大小直接衡量了这个特征的重要性 表示形式 设每个输入x_i都有m个特征,每个特征x_ij对应一个权值w_j 对于一个输入 现有训练集...
由于scikit-learn库中sclearn.linear_model提供了多种支持线性回归分析的类,本文主要总结一些常用的线性回归的类,并且由于是从官方文档翻译而来,翻译会略有偏颇,如果有兴趣想了解其他类的使用方法的同学也可以去scikit-learn官方文档查看https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.linear_...
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) ...
model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f'Mean Squared Error: {mse}') # 可视化结果 plt.scatter(X, y, color='blue', label='Actual') plt.plot(X...
model=LinearRegression()size=len(data)foriinrange(6,9):tr=int(size*i*0.1)model.fit(data[:tr].reshape(-1,1),label[:tr].reshape(-1,1))res=model.predict(data[tr:].reshape(-1,1))print("训练集:{}%,测试集:{}% 平均绝对误差: {} 均方误差: {} ".format(i*10,(10-i)*10,mean...