普通最小二乘法
sklearn.linear_model.LinearRegression

普通最小二乘法

sklearn.linear_model.LinearRegression

class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False,
copy_X=True, n_jobs=None)
参数：fit_intercept：bool, optional, default True是否计算此模型的截距。 如果将其设置为False，则在计算中将不使用截距（数据应居中）。normalize：bool, optional, default False当fit_intercept设置为False时，忽略此参数。如果为真，则回归前，通过减去平均值并除以l2范数，对回归数X进行归一化。如果希望标准化，在normalize=False的估计器上调用fit之前使用sklearn.preprocessing.StandardScaler。copy_X：bool, optional, default True如果为True，将复制X；否则，可能会覆盖它。n_jobs：int or None, optional (default=None)用于计算的作业数。

属性：

coef_array of shape (n_features, ) or (n_targets, n_features)线性回归问题的估计系数。rank_int矩阵X的秩。仅当X是稠密的时可用。

方法：

 fit(self, X, y, sample_weight=None)        拟合线性模型
参数：X{array-like, sparse matrix} of shape (n_samples, n_features)训练数据yarray-like of shape (n_samples,) or (n_samples, n_targets)目标值sample_weightarray-like of shape (n_samples,), default=None每个样本的个别权重返回：selfreturns an instance of self.

get_params(self, deep=True)     获取此估计器的参数。参数：deepbool, default=True如果为True，则将返回此估计器的参数和包含的子对象，这些子对象是估计量。返回：paramsmapping of string to any映射到其值的参数名。

predict(self, X)     用线性模型进行预测。参数：X:array_like or sparse matrix, shape (n_samples, n_features)样本返回：C:array, shape (n_samples,)预测值

score(self, X, y, sample_weight=None)返回预测的决定系数R^2。系数R^2定义为(1-u/v)，其中u是残差平方和((y_true-y_pred)**2).sum()，v是平方和的总和((y_true-y_true.mean())**2).sum()。最好的分数是1.0，它可以是负的(因为模型可以任意恶化)。一个常数模型总是预测y的期望值，而不考虑输入特性，则得到R^2分数为0.0。参数：X：array-like of shape (n_samples, n_features)测试样本。y：array-like of shape (n_samples,) or (n_samples, n_outputs)X的真值。sample_weight：array-like of shape (n_samples,), default=None样本权重。返回：scorefloat得分

set_params(self, **params)设置此估计器的参数。参数：**params：dict估计参数返回：Self：object估计实例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2020/6/16 22:46
# @Author  : LaoChen"""
线性回归实例
----------------------------------
此示例仅使用diabetes数据集,为了说明这种回归技术的二维图形.
在图中可以看到直线，显示线性回归如何试图绘制一条直线，
使数据集中观察到的响应与线性近似预测的响应之间的残差平方和最小化。计算了系数、残差平方和、确定系数。
"""import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import datasets, linear_model
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score# Load the diabetes dataset
diabetes_X, diabetes_y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True)# Use only one feature
diabetes_X = diabetes_X[:, np.newaxis, 2]# Split the data into training/testing sets
diabetes_X_train = diabetes_X[:-20]
diabetes_X_test = diabetes_X[-20:]# Split the targets into training/testing sets
diabetes_y_train = diabetes_y[:-20]
diabetes_y_test = diabetes_y[-20:]# 创建线性回归对象
regr = linear_model.LinearRegression()# 使用训练集训练模型
regr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train)# 使用测试集进行预测
diabetes_y_pred = regr.predict(diabetes_X_test)# 系数
print('Coefficients: \n', regr.coef_)
# 均方误差
print('Mean squared error: %.2f'% mean_squared_error(diabetes_y_test, diabetes_y_pred))
# 确定系数：1为完美预测
print('Coefficient of determination: %.2f'% r2_score(diabetes_y_test, diabetes_y_pred))plt.scatter(diabetes_X_test, diabetes_y_test,  color='black')
plt.plot(diabetes_X_test, diabetes_y_pred, color='blue', linewidth=3)plt.xticks(())
plt.yticks(())plt.show()

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