广义线性模型（）

核心就是最小二乘法，最小二乘法简而言之就是求较小值，在极小值的时候值最小，一阶导数为0.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import datasets, linear_model
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_scoredef main():# 加载 diabetes 数据集diabetes = datasets.load_diabetes()# 仅使用第一个特征diabetes_X = diabetes.data[:, np.newaxis, 2]# 把数据划分成训练集和测试集xdiabetes_X_train = diabetes_X[:-20]diabetes_X_test = diabetes_X[-20:]# 把目标值划分成对应的训练集和测试集ydiabetes_y_train = diabetes.target[:-20]diabetes_y_test = diabetes.target[-20:]# 实例化一个 线性回归类的模型regr = linear_model.LinearRegression()# 在训练集上训练模型regr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train)# 在测试集上进行预测diabetes_y_pred = regr.predict(diabetes_X_test)# 线性模型的系数print('Coefficients: \n', regr.coef_)# 均方误差print("Mean squared error: %.2f"% mean_squared_error(diabetes_y_test, diabetes_y_pred))# 解释方差: 1 代表完美预测print('Variance score: %.2f' % r2_score(diabetes_y_test,        diabetes_y_pred))# 绘制输出结果plt.scatter(diabetes_X_test, diabetes_y_test,  color='orange')plt.plot(diabetes_X_test, diabetes_y_pred, color='red', linewidth=3)plt.xticks(())plt.yticks(())plt.show()if __name__=='__main__':main()

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