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...
sklearn linearregression() 参数 sklearn.linear_model.LinearRegression 是 scikit-learn 库中用于线性回归的类。下面是 LinearRegression 类的主要参数: 1.fit_intercept:布尔值,默认为 True。决定是否计算截距。如果设为 False,那么预测时 y 的估计值为 coef * X。 2.normalize:布尔值,默认为 False。决定是否...
函数原型:class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=1) fit_intercept:模型是否存在截距 normalize:模型是否对数据进行标准化(在回归之前,对X减去平均值再除以二范数),如果fit_intercept被设置为False时,该参数将忽略。 该函数有属性:coef_可供查看模型训练...
sklearn linearregression()参数sklearn.linear_model.LinearRegression()是sklearn(Scikit-learn)库中的一个函数,用于执行线性回归。下面是该函数的一些基本参数: 1.fit_intercept:默认为True。是否在模型中包括截距(intercept)。 2.normalize:默认为False。如果为True,则将使用输入的权重来标准化目标变量。这在处理...
classsklearn.linear_model.LinearRegression(*,fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=None, positive=False) 1. 2. 通过基础模型的了解可以看出,线性回归模型需要设定的参数并没有大量的数据参数,并且也没有必须设定的参数。这就说明线性回归模型的生成很大程度上取决于原始数据集本身。
sklearn.linear_model.LinearRegression( fit_intercept=True , normalize=False , copy_X=True , n_jobs=1 ) 线性回归里的参数,都是可以选用默认值,不用特意调参的。说明线性回归模型主要依靠数据本身,如果数据最后的公式达到的预测准确度不高,也没有办法。
import sklearn.linear_model as sk_linear model = sk_linear.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=1) model.fit(X_train,y_train) acc=model.score(X_test,y_test) #返回预测的确定系数R2 print('线性回归:') ...
线性算法使用sklearn.linear_model 模块中的LinearRegression方法。常用的参数如下: fit_intercept:默认为True,是否计算截距项。 normalize:默认为False,是否对数据归一化。 简单线性回归 from sklearn.linear_model import LinearRegression model2 = LinearRegression(normalize=True) model2.fit(X_train, y_train) mod...
sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=None) Parameters fit_intercept 释义:是否计算该模型的截距。 设置:bool型,可选,默认True,如果使用中心化的数据,可以考虑设置为False,不考虑截距。 normalize ...
normalize参数默认为False，决定是否对输入数据进行标准化。可以使用sklearn.preprocessing.StandardScaler()进行数据标准化。copy_X参数默认为True，表示在训练过程中数据不会被修改。若为False，原始数据将被修改。n_jobs参数默认值为1，表示使用单个CPU内核。当设为-1时，表示利用所有可用的CPU内核进行计算。