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...
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集,即移除那些除了评分最高的 K 个特征之外的所有特征 score_fun 一个接受array类型X,y的函数,return (scores,pvalues)或者只返回scores.默认的函数只作用于分类任务中 scores:是评测分数 p...
booster='gbtree', n_jobs=1, nthread=None, gamma=0, min_child_weight=1, max_delta_step=0, subsample=1, colsample_bytree=1, colsample_bylevel=1, reg_alpha=0, reg_lambda=1, scale_pos_weight=1, base_score=0.5, random_state=0, seed=None, missing=None, **kwargs) ''' 属性 1.f...
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 线性回归模型的权重linear.coef_和偏置linear.intercept_ 三...
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 ...
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...
clf= LinearRegression() #fit_intercept=True #默认值为True,表示计算随机变量,False表示不计算随机变量 #normalize=False #默认值为False,表示在回归前是否对回归因子X进行归一化,True表示是 #copy_X=True 表示是否保存副本 # n_jobs=1在运行时几核并行运算clf.fit(X, y) #训练 ...
、R2_score。但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏。这就需要用到R2_score，实际使用...
import LinearRegression >>> 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.coef_ array([...
# 总结建模流程# 建立模型ols=linear_model.LinearRegression # 训练模型ols.fit(x,y) # 模型评估ols.score(x,y)# 模型预测ols.predict(x) 案例2:代码汇总 #导入相关库importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportr2_scoreimpor...