算法实践1_线性回归
参数解释
| sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None) |
|---|
| 超参 | 解释 | 类型(默认值) |
|---|---|---|
| fit_intercept | 是否计算模型的截距；如果设置为 False，计算将不使用截距（即：期望数据已经进行了中心化处理) | boolean(True) |
| normalize | 是否将数据归一化；fit_intercept 设置为 False 时，这个参数可以忽略。如果设置为 True，回归之前将通过减去均值并除l2范数进行归一化。如果需要进行标准化，请在调用估计器 normalize=False的 fit 函数之前使用sklearn.preprocessing.StandardScaler | boolean(False) |
| n_jobs | 确定cpu的核数 (None表示1，-1 表示使用所有) | int or None(None) |
| 属性 | 解释 | 类型 |
|---|---|---|
| coef_ | 回归系数(斜率) | array |
| intercept_ | 截距 | array |
| 方法 | 解释 | 类型 |
|---|---|---|
| fit(X, y[, sample_weight]) | 训练模型 | X : array-like or 稀疏矩阵，y : array_like，sample_weight : numpy array |
| predict(X) | 预测 | X : array_like or 稀疏矩阵 |
| score(X, y[, sample_weight]) | 评分指标R2=1−(∑i=1m(y(i)−y^(i))2)/m(∑i=1m(y(i)−yˉ)2)/mR^2 = 1 - \frac{(\sum_{i=1}^{m}(y^{(i)} - \hat y^{(i)})^{2})/m}{(\sum_{i=1}^{m}(y^{(i)} - \bar y)^{2})/m} R2=1−(∑i=1m(y(i)−yˉ)2)/m(∑i=1m(y(i)−y^(i))2)/m | float |
调包实践
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn import datasets, linear_modelfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_scoreexperiences = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])salaries = np.array([103100, 104900, 106800, 108700, 110400, 112300, 114200, 116100, 117800, 119700, 121600])# 将特征数据集分为训练集和测试集，除了最后5个作为测试用例，其他都用于训练X_train = experiences[:7]X_train = X_train.reshape(-1,1)X_test = experiences[7:]X_test = X_test.reshape(-1,1)# 把目标数据（特征对应的真实值）也分为训练集和测试集y_train = salaries[:7]y_test = salaries[7:]# 创建线性回归模型regr = linear_model.LinearRegression()# 用训练集训练模型——看就这么简单，一行搞定训练过程regr.fit(X_train, y_train)# 用训练得出的模型进行预测diabetes_y_pred = regr.predict(X_test)# 将测试结果以图标的方式显示出来plt.scatter(X_test, y_test, color='black')plt.plot(X_test, diabetes_y_pred, color='blue', linewidth=3)plt.xticks(())plt.yticks(())plt.show()
参考链接
- sklearn.linear_model.LinearRegression
- 李烨-机器学习极简入门课
- https://github.com/Heitao5200/Heitao5200_MachineLearning/blob/master/LR/LinearRegression.md
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