scikit-learn学习：Ordinary Least Squares

来源：互联网发布：淘宝排名查询助手编辑：程序博客网时间：2024/05/12 20:49

最近系统学习scikit-learn，记录一下以便于以后查找运用方便，如果有错误也欢迎大家指正。

实验结果如图所示：

代码：

# -*- coding: utf-8 -*-'''Created on 2017-2-15@author: admin'''import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn import datasets, linear_model#加载数据，并且将训练集和数据集进行分割。diabetes = datasets.load_diabetes()diabetes_X = diabetes.data[:, np.newaxis, 2]diabetes_X_train = diabetes_X[:-20]diabetes_X_test = diabetes_X[-20:]diabetes_y_train = diabetes.target[:-20]diabetes_y_test = diabetes.target[-20:]# 创建训练模型regr = linear_model.LinearRegression()# 通过训练数据训练模型regr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train)#输出模型系数print('Coefficients: ', regr.coef_)# 输出错误差值平方均值print("Residual sum of squares: %.2f"      % np.mean((regr.predict(diabetes_X_test) - diabetes_y_test) ** 2))# Explained variance score: 1 is perfect predictionprint('Variance score: %.2f' % regr.score(diabetes_X_test, diabetes_y_test))# Plot outputsplt.scatter(diabetes_X_test, diabetes_y_test,  color='black')plt.plot(diabetes_X_test, regr.predict(diabetes_X_test), color='blue',         linewidth=3)plt.xticks(())plt.yticks(())plt.show()

LinearRegression参数：

fit_intercept：为true则计算截距，否则不计算。

normalize：为true，则先将X标准化，在进行计算。

copy_X ：为true，X被复制，否则被重写。

n_jobs：If -1 all CPUs are used. This will only provide speedup for n_targets > 1 and sufficient large problems.

属性：

coef_：为线性模型的系数

intercept：为截距。

函数：

fit(X, y, sample_weight=None):训练线性模型：

X：训练数据

y：训练数据标签。

sample_weight：对于每个样本的权重。

get_params(deep=True)：得到模型的参数。

predict(X)：预测X的结果

X：测试数据

score(X, y, sample_weight=None)：验证识别效果

X:测试数据

y：标签数据

sample_weight:样本权重

set_params(**params):设置模型参数。

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