AI代码解释 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!
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...
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,其总是输出期望的y的时候,此时返回0...
下面的用法与线性回归(sklearn.linear_model.LinearRegression)中的score功能相同 多元线性回归 有多个特征 不需要对数据进行归一化处理即可得到解 sklearn对线性回归的封装sklearn.Linear_model.LinearRegression sklearn.Linear_model.LinearRegression sklearn中KNN回归的封装...
在LinearRegression类中,可以使用score方法来计算决定系数 让我们看另一个例子: x = np.array([ [1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]]) # y = x1 + 2*x2 + 3 y = np.dot(x, np.array([1, 2])) + 3 # Create a model and fit it ...
sklearn.linear_model.LinearRegression.score score(self, X, y, sample_weight=None) Returns the coefficient of determination R^2 of the prediction. The coefficient R^2 is defined as (1 - u/v), where u is the residual sum of squares ((y_true - y_pred) ** 2).sum() and v is the...
sklearn linearregression参数详解 简单概念回顾 监督学习与无监督学习 最大的区别就是有没有标签 工业应用中主要是用监督学习 分类任务和回归任务 能用线性模型,决不用非线性模型(容易过拟合,且计算量太大) 模型的评估 accuracy:很少用,样本不均衡时,易出问题 recall与precision:二者之间的trade off F1-score:综合...
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 示例 3.1 单变量线性回归 导...
>>>importnumpyasnp>>>fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression>>>X = np.array([[1,1], [1,2], [2,2], [2,3]])>>># y = 1 * x_0 + 2 * x_1 + 3>>>y = np.dot(X, np.array([1,2])) +3>>>reg =LinearRegression().fit(X, y)>>>reg.score(X, y)1.0>>>reg...
sklearn中预测模型的score函数 2018-06-28 17:05 − sklearn.linear_model.LinearRegression.score score(self, X, y, sample_weight=None) Returns the coefficient of determination R^2 of the prediction. The... chen狗蛋儿 2 23857 sklearn学习笔记之简单线性回归 2016-09-18 12:41 − # 简...