linear = LinearRegression() #用linear模型来训练数据:训练的过程是把x_train 和y_train带入公式W = (X^X)-1X^TY求出回归系数W linear.fit(x_train,y_train) # 对测试数据预测 y_pre = linear.predict(x_test) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 1...
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...
3.均方误差MSE(Mean Square Error) 均方误差(Mean Square Error, MSE):是真实值与预测值的差值的平方,然后求和的平均,一般用来检测模型的预测值和真实值之间的偏差 from sklearn.metrics import mean_squared_errormean_squared_error(y_test,y_pre)#y_test为实际值,y_pre为预测值 2658.8312775325517 4.均方根...
linear regression的loss函数是MSE,ridge regression的loss函数是MSE+ \alpha \cdot \theta。 \theta 是x /自变量/特征的系数。 \alpha 是\theta 的系数,用于控制 \theta 在loss函数中的比重,毕竟loss函数是以MSE为主。 标准化是一个有用的数据处理手段。如果数据没有标准化,使用MSE的linear regression(特指OLS...
1. 普通线性回归 Linear Regression (1)目标: 1 classsklearn.linear_model.LinearRegression (fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None) (2)参数: (3)sklearn的三个坑 【1】均方误差为负 我们在决策树和随机森林中都提到过,虽然均方误差永远为正,但是sklearn中的参数scoring下,均...
一、线性回归模型(Linear Regression) import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score import joblib #从CSV文件中读取数据 ...
("linear_regression", linear_regression)]) return pipeline 我们分别使用2,3,5,10阶去拟合sin degrees = [2, 3, 5, 10]results = []for d in degrees: model = self.polynomial_model(degree=d) model.fit(x, y) train_score = model.score(x, y) mse = mean_squared_error(y, model.predict...
# 使用训练集训练模型 reg = LinearRegression() reg.fit(x_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_predict = reg.predict(x_test) # 计算模型的预测值与真实值之间的均方误差MSE print(mean_squared_error(y_test, y_predict))
# 导入线性回归模型from sklearn.linear_model import LinearRegression# 创建线性回归模型对象model = LinearRegression()# 在训练集上拟合模型model.fit(X_train, y_train)# 在测试集上进行预测y_pred = model.predict(X_test)print(y_pred.shape)print(y_pred[:10])输出：(89,)[139.5475584179.51720835134....
print("\nElastic Net Regression:")print(f"Mean Squared Error: {mse_elastic_net:.2f}")print(f"R^2 Score: {r2_elastic_net:.2f}")sklearn7 机器学习15 线性回归7 sklearn · 目录 上一篇【机器学习sklearn实战】详解 random_state 参...