1. 新建python文件后输入上行代码 ,按住Ctrl键左键点击linear_model就会进入_init_.py,在里面找到'LinearRegression',同样按住Ctrl键左键点击进入_base.py,此时看到的就是sklearn中线性回归模型的源码。 ###从这里开始看 ### class LinearRegression(MultiOutputMixin, RegressorMixin, LinearModel): 1. 注释部分写...
用法: class sklearn.linear_model.LinearRegression(*, fit_intercept=True, normalize='deprecated', copy_X=True, n_jobs=None, positive=False) 普通最小二乘线性回归。 LinearRegression 使用系数 w = (w1, …, wp) 拟合线性模型,以最小化数据集中观察到的目标与线性近似预测的目标之间的残差平方和。 参...
sklearn.linear_model.LinearRegression源码解读 在github可以找到sklearn.linear_model.LinearRegression的实现代码。通过寻找LinearRegression类的fit()方法,我们定位到线性回归方程训练阶段的代码。 if sp.issparse(X):#如果是稀疏矩阵 if y.ndim < 2: out = sparse_lsqr(X, y) self.coef_ = out[0] self._r...
首先它是直接调用LinearRegression类的方法fit(X,y),直接实例化了一个线性回归模型,并且用上面生成的数据进行了拟合。看到这里就能够明白了,原来只需要把数据按照格式输入,就可以完成模型的拟合。事实上这段代码也可以改成以下形式: reg=LinearRegression()reg.fit(X,y) 因为fit()方法返回值其实是模型本身self的一...
fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression lg=LinearRegression()''' __init__参数 def __init__(self, fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=1): fit_intercept,是否存在截距,默认存在 normalize,标准化开关,默认关闭 用法: lg.fit(X_train, y_train) y_pred = lg.predict(...
这里的from sklearn.linear_model import LinearRegression为导入相关的算法类,视具体情况而导入不同的算法类 第二句是初始化该模型;接着是用fit函数完成训练你的数据,得到一个可以用于预测的模型 最后用predict函数进行预测 2 实例分析1 下面先举一个小例子,在原来的基础上加上了数据集,需要注意的是,X_train可以...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#模拟数据x=np.linspace(0,10,50)noise=np.random.uniform(-2,2,size=50)y=5*x+6+noise#创建模型liner=LinearRegression()#拟合模型liner.fit(np.reshape(x,(-1,1)),np.reshape(y,(-1,1)))print(liner)#预测y...
正规方程:sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True) fit_intercept:是否计算偏置 LinearRegression.coef_:回归系数 LinearRegression.intercept_:偏置 梯度下降:sklearn.linear_model.SGDRegressor(loss="squared_loss",fit_intercept=True,learning_rate='invscaling',eta0=0.01) ...
首先从SKLearn工具库的linear_model中引入LinearRegression;创建模型对象命名为model,设置超参数normalize为True(在每个特征值上做标准化,这样能保证拟合的稳定性,加速模型拟合速度)。 fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression model=LinearRegression(normalize=True) model ...