使用sklearn中的库,一般使用线性回归器 首先,导入包:from sklearn.linear_model import LinearRegression 创建模型:linear =LinearRegression() 拟合模型:linear.fit(x,y) 模型的预测值:linear.predict(输入数据) 模型评估:计算mean_squared_error和r2_score 线性回归模型...
使用sklearn中的库,一般使用线性回归器 首先,导入包:from sklearn.linear_model import LinearRegression 创建模型:linear =LinearRegression() 拟合模型:linear.fit(x,y) 模型的预测值:linear.predict(输入数据) 模型评估:计算 mean_squared_error 和 r2_score 线性回归模型的权重linear.coef_和偏置linear.intercept_...
from sklearn.linear_model import LinearRegression # 导入线性回归模型 model = LinearRegression() # 定义模型 model.fit(X_train[:,np.newaxis], y_train) # 训练模型 print("输出参数w:",model.coef_) # 输出模型参数w print("输出参数b:",model.intercept_) # 输出参数b 1. 2. 3. 4. 5. 输出...
使用sklearn中的库,一般使用线性回归器 首先,导入包:from sklearn.linear_model import LinearRegression 创建模型:linear =LinearRegression() 拟合模型:linear.fit(x,y) 模型的预测值:linear.predict(输入数据) 模型评估:计算mean_squared_error和r2_score 线性回归模型的权重linear.coef_和偏置linear.intercept_ 三...
1、选择模型类: 在这个例子中,我们想要计算一个简单的线性回归模型,可以直接导入线性回归模型类: from sklearn.linear_model import LinearRegression 1. 2、选择模型超参数 在上一步选择好模型类之后,还有许多的参数需要配置。比如下面的: 拟合偏移量(直线的截距) ...
Ridge回归 (岭回归) Ridge回归用于解决两类问题: 一是样本少于变量个数, 二是变量间存在共线性 fromsklearn import linear_model reg= linear_model.Ridge (alpha = .5) #导入模型并传入一个数 reg.fit ([[0,0], [0,0], [1,1]], [0, .1,1]) #训练模型 ...
用Sklearn 中的 API 来实现逻辑回归模型,使用的库为 LogisticRegression,其 API 如下: 1classsklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=’l2’, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver=’liblinear’, max_iter=100,...
x=np.array([0.5,0.6,0.8,1.1,1.4])y=np.array([5.0,5.5,6.0,6.8,7.0])# 给的x是一维的,库函数要求输入是二维的,所以要调整x train_x,train_y=pd.DataFrame(x),y # 基于sklearn提供ApI,训练线性回归模型 model=lm.LinearRegression()model.fit(train_x,train_y)# 针对所有训练样本,执行预测操作,绘...
(X_train)#将测试数据特征转换成二维数组行数*1列X_test1=X_test.values.reshape(-1,1)#print(X_test)#第1步:导入线性回归fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression# 第2步:创建模型:线性回归model=LinearRegression()#第3步:训练模型model.fit(X_train1,y_train)LinearRegression(copy_X=True,fit_...
2、SKlearn 中的线性回归方法(sklearn.linear_model) 以机器学习的角度来看,回归是广泛应用的预测建模方法,线性回归是机器学习中重要的基础算法。SKlearn 机器学习工具包提供了丰富的线性模型学习方法,最重要和应用最广泛的无疑是普通最小二乘法(Ordinary least squares,OLS),此外多项式回归(Polynomial regression)、逻...