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...
4.ROC曲线 ROC空间(又叫sensitivityVS1-sensitivity plot)以TPR(又叫sensitivity)作为T轴, FPR(1-sensitivity)作为X轴,构成的一个二维坐标空间,ROC空间描述了了TP和FP之间做折中权衡的原理。点集在左上方说明情况较好,右下方表示更差 在二元分类问题中,每个样本实例的类别预测通常是基于一个连续的随机变量X做出的,这...
# 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....
【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 ...
【skLearn 回归模型】线性回归 --- Linear Regression 一、线性回归简介 回归是一种应用广泛的预测建模技术,这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。回归(Regression)是监督学习的另一个重要问题,用于预测输入变量(自变量)和输出变量(因变量)之间的关系,特别是当输入变量的值发生变化时,输出变量的值随之发生的变化...
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'] ...
Plotly:协同Python和 matplotlib 工作的 web 绘图库 官网链接:https://plot.ly/python/ Plotly 是一款用来做数据分析和可视化的在线平台,功能非常强大,可以在线绘制很多图形比如条形图、散点图、饼图、直方图等等。而且还是支持在线编辑,以及多种语言python、javascript、matlab、R等许多API。
axix_x1= np.linspace(0,2*len(y_test),len(y_test)) plt.plot(axix_x1, y_test,'b-') plt.plot(axix_x1, predicted,'r--')#显示图形plt.show()
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!