linearregression中score的含义与使用方法

在线性回归中，score的含义是模型的拟合程度，也称为R-squared值。它的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型的拟合效果越好，越接近0表示模型的拟合效果较差。

score的使用方法是通过调用linearregression类的score()方法进行计算，该方法的参数为输入数据和目标变量。例如：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()

# 将数据集分为输入数据和目标变量
X = boston.data
y = boston.target

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型并计算R-squared值
model.fit(X, y)
score = model.score(X, y)

print("R-squared值为：", score)

输出结果为：

R-squared值为： 0.7406426641094095

这说明该模型对波士顿房价数据集的拟合效果较好。

相关问题

linearregression的score函数

linearregression的score函数是用来计算模型的拟合程度的，其返回值为R²值，即决定系数。R²值越接近1，说明模型拟合程度越好，反之则越差。该函数的具体实现是通过计算模型预测值与真实值之间的差异来得到R²值。

linearregression.score的参数是什么

在 scikit-learn 中，`LinearRegression` 的 `score` 函数的参数是测试数据和测试标签（也就是真实值），用来评估线性回归模型在测试数据上的表现。

具体来说，`score` 函数的参数如下：

LinearRegression.score(X_test, y_test)

其中，`X_test` 是测试数据，`y_test` 是测试标签。`score` 函数返回的是模型在测试数据上的 R-squared 值，也称为决定系数，用于评估模型的拟合优度。R-squared 值越接近 1，表示模型对测试数据的拟合程度越好。