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θ为: 验证方法:LinearRegression类并没有用到交叉验证之类的验...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建线性回归对象 regr = LinearRegression() # 训练模型 regr.fit(X_train, y_train) # 预测测试集的结果 y_pred = regr.predict(X_test) # 输出结...
model = LinearRegression() #可以直接使用 LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) print("输出参数w:",model.coef_) # 输出参数w1,w2,w3 print("输出参数b:",model.intercept_) # 输出参数b test_X = [[1,3,5]] pred_y = model.predict(test_X) print("预测结果:",pred_y) 1. 2...
【sklearn实战】sklearn 数据集之 Toy datasets # 导入所需的库fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_scoreimportnumpyasnp# 加载糖尿病数据集diabetes=datasets.load_diabetes()# 使用所...
linereg01= linear_model.LinearRegression() #生成一个线性回归实例 # 分割模型为训练集与测试集(9:1) X_train,X_test,y_train,y_test= model_selection.train_test_split( boston.data,boston.target,test_size=0.1,random_state=42 ) #训练测试集(利用 gradient desecnt 寻找 w 与 b) ...
import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression X = np.array([ [1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]]) y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3 model = LinearRegression() model.fit(X, y) X_test = np.array([[3, 5], [4, 6]]) ...
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
deflinear_regression(x_train,y_train,x_test): model=LR() reg=model.fit(x_train,y_train) pred=reg.predict(x_test) # print(reg.coef_) print(pred) 2. 岭回归Ridge (1) (2)举例: 先找到最好的alpha,然后将alpha带入线性模型中训练 ...
defget_confusion_matrix(X_train,X_test,y_train,y_test): model=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) model.fit(X_train,y_train) y_pred=model.predict(X_test) returnconfusion_matrix(y_test,y_pred) # 获取未归一化的混淆...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建线性回归对象 regr = LinearRegression() # 训练模型 regr.fit(X_train, y_train) # 预测测试集的结果 y_pred = regr.predict(X_test) ...