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...
>>>model = LinearRegression(fit_intercept=True) # fit_intercept为 True 要计算此模型的截距 >>>model 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...
用Sklearn 中的 API 来实现逻辑回归模型,使用的库为 LogisticRegression,其 API 如下: 1classsklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=’l2’, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver=’liblinear’, max_iter=100, ...
sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', *, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='lbfgs', max_iter=100, multi_class='auto', verbose=0, warm_start=False, n_jobs=None, l1_ratio=None) 1. 模...
【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) ...
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 ...
使用:clf = linear_model.MultiTaskLasso(alpha=0.1) 贝叶斯回归(Bayesian Regression) 可以再估计过程包含正则化参数,参数可以手动设置,用于估计概率回归问题 优点: 适用于手边数据 可用于在估计过程中包含正规化参数 缺点: 耗时 逻辑回归 可以做概率预测,也可用于分类 ...
``` 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)
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() class sklearn.linear_model.LinearRegression(*, fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None, positive=False) LinearRegression() 类的参数不多,通常几乎不需要设置。 fit_intercept:bool, default=True 是否计算截距。默认值 True,计算截距。