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. ...
[2], [3], [4]]) y = np.array([2, 4, 6, 8]) # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 拟合模型 model.fit(X, y) # 进行预测 y_pred = model.predict([[5]]) print(y_pred) 复制
sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=1) 参数: Ordinary least squares Linear Regression. 训练:fit(X,y,sample_weight=None) Fit linear model. 预测:predict(X) Predict using the linear model 评分:score(X,y,sample_weight=None) R2分数 Returns...
LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None, normalize=False) reg.score(X, y) 1.0 reg.coef_ array([6.,8.]) reg.intercept_ 2.999999999999986 reg.predict(np.array([[8,6]])) array([99.]) 1.3 参数详解 fit_intercept:截距(偏置单元),bool类型。是否存在截距或者偏置单元。
【代码】:https://github.com/RoyiHD/linear-regression 2、项目设置 本文将使用Jupyter Notebook进行这个项目。首先导入一些库。 导入库 # 绘制图表importmatplotlib.pyplotasplt# 数据管理和处理frompandasimportDataFrame# 绘制热力图importseabornassns# 分析fromsklearn.metricsimportr2_score# 用于训练和测试的数据管...
scatter(X, y_predict, s=80, c="b", marker="+") plt.show() LinearRegression过拟合 Ridge岭回归效果图 注意:本例子使用PolynomialFeatures生成Xn(n>0) 高次项,例如: X = [[0, 1], [2, 3], [4, 5]] pf = PolynomialFeatures(degree=2) pf.fit_transform(X) # 输出 array([[ 1., 0.,...
2.创建线性回归对象:然后,我们可以创建一个线性回归对象,通过调用LinearRegression构造函数。 3.拟合模型:接下来,我们可以使用fit方法来拟合模型。fit方法接受输入特征和输出目标作为参数,并根据最小二乘法来估计模型的参数。 4.预测:一旦模型被拟合,我们就可以使用predict方法来进行预测。predict方法接受输入特征作为参数...
在使用sklearn训练完分类模型后,下一步就是要验证一下模型的预测结果,对于分类模型,sklearn中通常提供了predict_proba、predict、decision_function三种方法来展示模型对于输入样本的评判结果。 说明一下,在sklearn中,对于训练好的分类模型,模型都有一个classes_属性,classes_属性中按顺序保存着训练样本的类别标记。下面...
y_pred = regressor.predict(X_test) 现在将X_test的实际输出值与预测值进行比较,请执行以下脚本: df = pd.DataFrame({'Actual': y_test.flatten(), 'Predicted':y_pred.flatten()}) df 实际值与预测值的比较 还可以使用以下脚本,用条形图的方式展示这些比较: ...
linearModel=LinearRegression()linearModel.fit(X_train,Y_train)#画散点图plt.plot(X_train,Y_train,"b.")#使用模型X_test=[[0],[2]]Y_pred=linearModel.predict(X_test)print("斜率= ",linearModel.intercept_,"截距= ", linearModel.coef_)plt.plot(X_test,Y_pred,"r-")#限制坐标范围#plt....