random_state=None) 五、回归生成器 make_regression 回归生成器所产生的回归目标作为一个可选择的稀疏线性组合的具有噪声的随机的特征。 它的信息特征可能是不相关的或低秩(少数特征占大多数的方差),也即用于回归任务测试的样本生成器。 sklearn.datasets.make_regression( n_samples=100, n_features=100, n_infor...
3. 使用sklearn进行线性回归分析的实例下面将使用sklearn库中的diabetes数据集进行线性回归分析的实例。首先，我们将导入必要的库和数据集。from sklearn import datasetsimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 导入diabetes数据集diabetes = datasets.load_diabetes()# 将数据集转换为...
clf=LogisticRegression(random_state=0,solver='lbfgs') 1. 2. ##在训练集上训练逻辑回归模型 clf.fit(x_train,y_train) 1. 2. 获取逻辑回归的参数的拟合结果 ##查看其对应的w print('the weight of Logistic Regression:',clf.coef_) ##查看其对应的w0 print('the intercept(w0) of Logistic Regress...
fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionasLR# 线性回归 fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 划分训练测试集 fromsklearn.datasetsimportfetch_california_housingasfch# 加利福尼亚房屋价格数据集 importpandasas 1. 2. 3. 4. ② 导入数据集并进行探索 # 1.导入数据集 # 1.1 实例化 --- ...
boston = datasets.load_boston() # 载入boston房价模型 print(dir(boston),"\n",boston.data.shape,"\n",boston.target.shape) #查看模型描述, 特征值数量, 目标数量 from sklearn import linear_model linereg01= linear_model.LinearRegression() #生成一个线性回归实例 ...
iris=datasets.load_iris() X= iris.data[:,[2,3]] y=iris.targetprint("Class labels:",np.unique(y))#打印分类类别的种类#切分训练数据和测试数据fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split## 30%测试数据,70%训练数据,stratify=y表示训练数据和测试数据具有相同的类别比例X_train,X_test,y_trai...
一sklearn.datasets数据集 sklearn.datasets 中主要包含了4类数据集。 1.1 Toy datasets(玩具数据集) scikit-learn 内置的一些小型标准数据集,不需要从某个外部网站下载任何文件,用datasets.load_xx()加载。比如:鸾尾花、波士顿房价等数据集。 Toy datasets 通过 sklearn.datasets.load_<name> 加载对应的数据集。
sklearn.datasets还提供了一系列函数来生成人工数据集,如make_classification、make_regression等。这些函数可以根据用户指定的参数生成用于分类、回归等任务的数据集。 1.4 Loading other datasets(加载其它的数据集) sklearn.datasets还提供了一些加载其它数据集的方法,例如: ...
首先，让我们导入必要的库：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_classification, make_regression, make_blobs, make_moons, make_circles, make_s_curve, make_swiss_roll, make_checkerboard1. 生成分类数据集要生成分类数据集，可以使用 make_classification函数。...
from sklearnimportdatasets,linear_model # 读取自带的diabete数据集 diabetes=datasets.load_diabetes()# 使用其中的一个feature diabetes_X=diabetes.data[:,np.newaxis,2]# 将数据集分割成trainingset和testsetdiabetes_X_train=diabetes_X[:-20]diabetes_X_test=diabetes_X[-20:]# 将目标(y值)分割成training...