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 线性回归模型的权重linear.coef_和偏置linear.intercept_ 三...
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 data = pd.read_csv('data.csv') # 假设特征...
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...
accuracy=knn_model.score(X_test,y_test) #对测试集进行测试计算精度 1. 2. 3. 线性回归算法的声明、训练、精度计算 linear_reg_model = LinearRegression() linear_reg_model.fit(X_train, y_train) r2_score = linear_reg_model.score(X_test, y_test) #单个样本的取值;X_test[i, :]表示测试集中...
R2可以使用三种方式来调用,一种是直接从metrics中导入r2_score,输入预测值和真实值后打分。第二种是直接从线性回归LinearRegression的接口score来进行调用。第三种是在交叉验证中,输入"r2"来调用。EVS有两种调用方法,可以从metrics中导入,也可以在交叉验证中输入”explained_variance“来调用。
8)R2 Score: 9)linear regression 求minimum的2种方法: 10)Gradient Descent 简易步骤: 11)Probability Density Function: 学习资料: 主要谈IterativeImputer涉及的两个概念:round-robin fashion和Bayesian ridge regression。 Round-robin fashion: Round robin fashion (RRF) is a type of fashion distribution in whi...
print(f'R²: {r2}') 2. 使用交叉验证计算R² 为了更全面地评估模型的性能,我们通常使用交叉验证。在sklearn.model_selection模块中,cross_val_score函数可以帮助我们实现这一点。以下是一个例子,其中我们使用了线性回归模型: from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection ...
model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) 模型评估是检验真理的时刻。记住,过拟合的模型就像是背书的学生,考试可能挂科: train_score = model.score(X_train, y_train) test_score = model.score(X_test, y_test) print(f"训练集R2分数: {train_score:.3f}") ...
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=0)slr=LinearRegression()slr.fit(X_train,y_train)y_train_pred=slr.predict(X_train)y_test_pred=slr.predict(X_test) fromsklearn.metricsimportr2_scorefromsklearn.metricsimportmean_squared_errorprint('MSE train...
sklearn中的线性回归模型主要通过LinearRegression类来实现。这个类提供了拟合线性模型的方法,以及预测新数据的能力。 2. 掌握线性回归模型的评估指标 线性回归模型的评估指标主要包括: 均方误差(MSE, Mean Squared Error):衡量预测值与真实值之间差异的平方的平均值。 均方根误差(RMSE, Root Mean Squared Error):MSE...