(-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.inter
X_standardized = scaler.fit_transform(X) 1. 2. 3. 4. 影响 梯度下降优化:标准化可以加快收敛速度 回归系数解释:标准化后系数表示的是标准化变量的影响 正则化模型(如 Lasso、Ridge)通常要求数据标准化 4. 在使用 LinearRegression 模型时,如何理解截距和系数的意义? 4.1 截距(Intercept) 表示当所有特征取 0...
show() # 3训练模型并可视化 model = LinearRegression() model.fit(train_X.reshape(100, 1), train_Y.reshape(100, 1)) # model.fit(train_X, train_Y) print("模型的权重和偏置:") print("权重:", model.coef_) print("偏置:", model.intercept_) x = np.array([6]) print("输入6预测...
导入LinearRegression类:from sklearn.linear_model import LinearRegression 创建线性回归模型实例:model = LinearRegression() 使用训练数据拟合模型:model.fit(X_train, y_train) 进行预测:y_pred = model.predict(X_test) 参数: fit_intercept:布尔值,默认为True,表示是否计算模型的截距。 normalize:布尔值,默认...
LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None, normalize=True) 创建完后的估计器会显示所有的超参数(比如刚才设置的normalize=True),未设置的超参数都使用默认值。 自己创建一个简单数据集(一条直线上的数据点),简单讲解一下估计器里面的特征。
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 = Linear...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=1)fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression linreg = LinearRegression() linreg.fit(X_train,y_train) y_pred = linreg.predict(X_test)fromsklearnimportmetricsprint("MSE:",metrics.mean_squared_error(y_test, y_...
2)Linear Regression 结果为 0.800891619952 。 80% 好像还不错,毕竟是默认模型嘛。让我们看下线性回归都有哪些超参数呢! fit_intercept——默认 fit_intercept=True,决定是否计算模型截距; normalize——默认 normalize=False,如果fit_intercept=True,X 会在被减去均值并除以 L2 正则项之前正则化; ...
from sklearn.linear_modelimportLinearRegressionlin_reg=LinearRegression() 将X_train,y_train传进去,进行fit lin_reg.fit(X_train,y_train) 查看其中的内容 lin_reg.coef_ lin_reg.intercept_ lin_reg.score(X_test,y_test) Knn regressor 我们也可以使用knn来解决回归问题 ...
(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建线性回归对象 regr = LinearRegression() # 训练模型 regr.fit(X_train, y_train) # 预测测试集的结果 y_pred = regr.predict(X_test) # 输出结果 print("Coefficients: \n", regr.coef_) print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_...