# Pick the Linear Regression model and instantiate it model = LinearRegression(fit_intercept=True) # Fit/build the model model.fit(yearsBase[:, np.newaxis], meanBase) mean_predicted = model.predict(yearsBase[:, np.newaxis]) # Generate a plot like the one in ...
# predefined datasetprint('Data shape: {}\n'.format(data.shape))# Binary labelsprint('Labels:\n{}\n'.format(repr(labels)))fromsklearnimportlinear_modelreg=linear_model.LogisticRegression()reg.fit(data,labels)# create data for predictionnew_data=np.array([[0.3,0.5,-1.2,1.4],[-1.3,1.8,...
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_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn....
为此,需要导入LinearRegression类,并将之实例化,并采用fit()方法已验证这些训练数据。 regressor = LinearRegression() regressor.fit(X_train, y_train) #training the algorithm 我们前面曾讨论过,线性回归模型可以大致找到截距和斜率的最佳值,从而确定最符合相关数据的线的位置。如要查看线性回归算法为我们的数据集...
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) ...
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_...
regressor = LinearRegression() regressor.fit(X_train, y_train) #training the algorithm 我们前面曾讨论过,线性回归模型可以大致找到截距和斜率的最佳值,从而确定最符合相关数据的线的位置。如要查看线性回归算法为我们的数据集计算的截距和斜率的值,请执行以下代码。
scikit-learn 库中的 LinearRegression() 函数将采用它的fit方法去拟合 X 和y ,并将线性模型的回归系数 w 存储在它的coef_中,predict()用来预测: >>> from sklearn import linear_model >>> reg = linear_model.LinearRegression() >>> reg.fit([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2]) ...
1.导入LinearRegression类:首先,我们需要导入Scikit-learn库中的LinearRegression类。 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...