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...
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...
(-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....
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...
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_...
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...
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; ...
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) ...
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....
from sklearn.linear_model import LinearRegressionx = [[1], [2], [3]]y = [10, 20, 30]m = LinearRegression()m.fit(x, y)m.predict([[10]]) # 返回 100,如预期 然而,基于树的模型无法进行外推: from sklearn.ensemble import Gradien...