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...
from sklearn.metrics import average_precision_score y_true = np.array([0, 0, 1, 1]) y_score = np.array((0.1, 0.4, 0.35, 0.8)) prec, recall, threshold = precision_recall_curve(y_true, y_score) print(prec) print(recall) print(threshold) print(precision_recall_curve(y_true, y_sc...
sklearn linearregression详解 本模块主要是对样本集进行feature_selection(特征选择)和dimensionality reduction(降温),这将会提高估计器的准确度或者增强它们在高维数据集上的性能 API SelectKBest sklearn.feature_selection.SelectKBest(score_func=<function f_classif>, *, k=10) 1. 根据k次中最高的分数选择特征...
model = LinearRegression().fit(x, y) # Get results r_sq = model.score(x, y) print('coefficient of determination:', r_sq) print('intercept:', model.intercept_) print('slope:', model.coef_) `LinearRegression` 类的 `fit` 方法期望输入一个二维数组,因为它被设计用来处理多个特征。二维数组...
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...
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...
score(X,y,sample_weight=None)X :数组形状测试样品 y:目标数据 sample_weight :样本权重。返回决定系数R^2的预测 set_params(**参数 )importnumpy as npfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression x= np.array([ [1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])#print(x)#>>>[[1 1]#[1 2]#...
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!
>>>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...
predict(X) 使用训练得到的估计器对输入为X的集合进行预测(X可以是测试集,也可以是需要预测的数据)。 score(X, y[,]sample_weight) 返回对于以X为samples,以y为target的预测效果评分。 set_params(**params) 设置估计器的参数 decision_function(X) 和predict(X)都是利用预估器对训练数据X进行预测,其中decisio...