sklearn.linear_model.LinearRegression
来源:互联网 发布:星空卫视直播软件下载 编辑:程序博客网 时间:2024/05/29 17:51
最小二乘法线性回归:sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False,copy_X=True, n_jobs=1)
主要参数说明:
fit_intercept:布尔型,默认为True,若参数值为True时,代表训练模型需要加一个截距项;若参数为False时,代表模型无需加截距项。
normalize:布尔型,默认为False,若fit_intercept参数设置False时,normalize参数无需设置;若normalize设置为True时,则输入的样本数据将(X-X均值)/||X||;若设置normalize=False时,在训练模型前, 可以使用sklearn.preprocessing.StandardScaler进行标准化处理。
属性:
coef_:回归系数(斜率)
intercept_:截距项
主要方法:
①fit(X, y, sample_weight=None)
②predict(X)
③score(X, y, sample_weight=None),其结果等于1-(((y_true - y_pred) **2).sum() / ((y_true - y_true.mean()) ** 2).sum())
利用sklearn自带的糖尿病数据集,建立最简单的一元回归模型
In [1]: import numpy as np ...: from sklearn import datasets , linear_model ...: from sklearn.metrics import mean_squared_error , r2_score ...: from sklearn.model_selection import train_test_split ...: #加载糖尿病数据集 ...: diabetes = datasets.load_diabetes() ...: X = diabetes.data[:,np.newaxis ,2] #diabetes.data[:,2].reshape(diabetes ...: .data[:,2].size,1) ...: y = diabetes.target ...: X_train , X_test , y_train ,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2 ...: ,random_state=42) ...: LR = linear_model.LinearRegression() ...: LR.fit(X_train,y_train) ...: print('intercept_:%.3f' % LR.intercept_) ...: print('coef_:%.3f' % LR.coef_) ...: print('Mean squared error: %.3f' % mean_squared_error(y_test,LR.predict ...: (X_test)))##((y_test-LR.predict(X_test))**2).mean() ...: print('Variance score: %.3f' % r2_score(y_test,LR.predict(X_test)))#1-( ...: (y_test-LR.predict(X_test))**2).sum()/((y_test - y_test.mean())**2).sum ...: () ...: print('score: %.3f' % LR.score(X_test,y_test)) ...: plt.scatter(X_test , y_test ,color ='green') ...: plt.plot(X_test ,LR.predict(X_test) ,color='red',linewidth =3) ...: plt.show() ...:intercept_:152.003coef_:998.578Mean squared error: 4061.826Variance score: 0.233score: 0.233效果如下:
阅读全文
0 0
- [sklearn学习]linear_model.LinearRegression
- [sklearn学习]linear_model.LinearRegression
- sklearn.linear_model.LinearRegression
- sklearn.linear_model之LinearRegression
- (sklearn)linear_model.LinearRegression()用法
- 机器学习(3)线性回归sklearn.linear_model.LinearRegression
- sklearn: linear_model
- sklearn.linear_model中的LogisticRegression
- (sklearn)岭回归 sklearn.linear_model.Ridge用法
- (sklearn)ElasticNet回归 sklearn.linear_model.ElasticNet用法
- 文本处理时from sklearn import linear_model
- (sklearn)lasso回归linear_model.Lasso()方法
- (sklearn)逻辑回归linear_model.LogisticRegression用法
- sklearn 线性回归LinearRegression()参数介绍
- Python线性回归实例--Python,sklearn,LinearRegression
- 机器学习(4)岭回归sklearn.linear_model.Ridge
- sklearn.linear_model——LogisticRegression调参小结
- class sklearn.linear_model的简单应用,直接贴代码
- 计算机位运算
- java并发编程实战-基础构建模块3
- C 语言返璞归真: 指针篇番外
- EJB到底是什么?
- 用户注册
- sklearn.linear_model.LinearRegression
- PYTHON数据分析入门
- Educational Codeforces Round 22 C The Tag Game(树的深度)
- MyBatis一级缓存的简单剖析
- Android中如何使按钮的背景变得透明
- 如何从CSDN上转载文章
- .NET线程同步之SpinLock构造
- Date and Time in C++
- ReactRouter升级 v2 to v4