python sklearn.linear_model.LinearRegression.score score(self, X, y, sample_weight=None) 作用:返回该次预测的系数R2 其中R2=(1-u/v)。u=((y_true - y_pred) ** 2).sum() v=((y_true - y_true.mean()) ** 2).sum() 其中可能得到的最好的分数是1.当一个模型不论输入何种特征值,其总...
sklearn.linear_model.LinearRegression.score score(self, X, y, sample_weight=None) Returns the coefficient of determination R^2 of the prediction. The coefficient R^2 is defined as (1 - u/v), where u is the residual sum of squares ((y_true - y_pred) ** 2).sum() and v is the...
model.score(data_X, data_y) # 线性回归:R square; 分类问题: acc 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 1. 线性回归 AI检测代码解析 from sklearn.linear_model import LinearRegression # 定义线性回归模型 model = LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=1) "...
from sklearn.linear_modelimportLinearRegression #线性回归 from sklearnimportmetricsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt defmul_lr():#续前面代码 #剔除日期数据,一般没有这列可不执行,选取以下数据http://blog.csdn.net/chixujohnny/article/details/51095817X=pd_data.loc[:,('中证500','泸深300',...
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...
classsklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=1) 线性回归参数: fit_intercept:布尔值,默认为true 说明:是否对训练数据进行中心化。为false,表明输入的数据已经进行了中心化,在下面过程不进行中心化处理;否则,对输入的数据进行中心化处理。(intercept 拦截) ...
regr=linear_model.LinearRegression()#使用线性回归 regr.fit(diabetes_X_train,diabetes_y_train)#训练获得一个model regr.predict(diabetes_X_test)# 预测 regr.score(diabetes_X_test,diabetes_y_test)# 获取模型的score值 OK,就到这,下次继续!
逻辑回归等等)linear_model.SGDRegressor利用梯度下降最小化正则化后的损失函数的线性回归模型metrics.log_loss对数损失,又称逻辑损失或交叉熵损失linear_model.RandomizedLogisticRegression随机的逻辑回归metrics.confusion_matrix混淆矩阵,模型评估指标之一metrics.roc_auc_scoreROC曲线,模型评估指标之一metrics.accuracy_score...
下面是使用cross_val_score进行模型评估的示例代码: from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.datasets import load_iris # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 初始化逻辑回归模型 clf = Lo...
score(X, y): 返回给定测试数据和标签的平均准确率。 示例 以下是一个简单的示例,展示如何使用LogisticRegression类: python fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression fromsklearn.datasetsimportload_iris fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler # 加载鸢尾...