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...
decision_function(X)和predict(X)都是利用预估器对训练数据X进行预测,其中decision_function(X)包含了对输入数据的类型检查,以及当前对象是否存在coef_属性的检查,是一种“安全的”方法,而predict是对decision_function的调用。 score(X, y, sample_weight=None) 定义为(1-u/v),其中u = ((y_true - y_pred...
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 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) """ 参数 --- ...
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...
百度试题 题目扩展库sklearn.linear_model中LinearRegression类的对象拟合完成之后,可以通过score()在测试数据集上进行评分来验证模型的质量。A.()对B.()错 相关知识点: 试题来源: 解析 对() 反馈 收藏
plt.title(f"method:{method}---score:{score}") plt.legend(loc="best") plt.show() # 方法选择 # 1.决策树回归from sklearn import tree model_decision_tree_regression = tree.DecisionTreeRegressor() # 2.线性回归from sklearn.linear_model import LinearRegression ...
model.get_params() 也是功能,它可以取出之前定义的参数。 model.coef_ 和 model.intercept_ 属于 Model 的属性, 例如对于 LinearRegressor 这个模型,这两个属性分别输出模型的斜率和截距(与y轴的交点)。 model.score(data_X, data_y) 它可以对 Model 用 R^2 的方式进行打分,输出精确度。
from sklearn,linear_model import Lasso ridge = Lasso().fit(X_train,y_train) 默认的alpha = 1 可能会欠拟合(训练集和测试集的score都不高) 我们此时应该减小alpha,增大max_iter(运行迭代的最大次数) from sklearn,linear_model import Lasso
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!