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...
【机器学习】一文看尽 Linear Regression 线性回归 二 步骤 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 ...
importplotly.graph_objectsasgo from sklearn.linear_modelimportLinearRegressionX=df.open.values.reshape(-1,1)# 回归模型训练 model=LinearRegression()model.fit(X,df.close)# 生产预测点 x_range=np.linspace(X.min(),X.max(),100)y_range=model.predict(x_range.reshape(-1,1))# 图形绘制 fig=px...
plt.plot([-10,60],[-10,60],'k--') plt.show() 输出值: C:\Users\asus\AppData\Local\Programs\Python\Python35-32\python.exe "D:/BaiduYunDownload/python_exe/daily exercise/OpenCV and MachineLearning/Linear_regression.py" ['DESCR', 'data', 'feature_names', 'filename', 'target'] (506...
用sklearn的LinearRegression模型 sklearn 模型选择,SKlearn中的模型选择体系一.SKlearn模型选择之数据集划分策略1.API2.示例二.SKlearn模型选择之超参数优化方法1.网格搜索穷举式超参数优化方法GridSearchCV1.1理论1.2举例说明2.随机采样式超参数优化方法RandomizedSearch
# 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....
model= LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=False, n_jobs=1, normalize=False) model.fit(x_train,y_train)print('系数矩阵:\n',model.coef_)print('线性回归模型:\n',model)#使用模型预测predicted =model.predict(x_test) axix_x1= np.linspace(0,2*len(y_test),len(y_test)) ...
LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None, normalize=False) 1. 2. 3. 4. 可以看到model 的参数配置 3、将数据整理成特征矩阵和目标数组 根据Scikit-Learn的数据表示方法,它需要二维特征矩阵和一维目标数组。现在,我们已经有了长度为 n_samples 的目标数组,但还需要将数据 x 整理成 [...
一.线性回归 LinearRegression类就是我们平时所说的普通线性回归,它的损失函数如下所示: 对于这个损失函数,一般有梯度下降法和最小二乘法两种极小化损失函数的优化方法,而scikit-learn中的LinearRegression类使用的是最小二乘法。通过最小二乘法,可以解出线性回归系数
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!