summary(model_2)

运行 `summary(model_2)` 可以得到多元线性回归模型 `model_2` 的详细摘要，包括：

- 模型的系数估计值（Coefficients）：包括截距项和自变量系数；
- 残差标准误（Residual standard error）：表示模型拟合数据的误差大小；
- 确定系数（R-squared）：表示模型拟合数据的拟合程度，取值范围为0到1，值越接近1表示拟合程度越好；
- F统计量（F-statistic）和p值（Pr(>F)）：用于检验整个模型的显著性；
- 每个自变量的t统计量（t-value）和p值（Pr(>|t|)）：用于检验自变量的系数是否显著不为零。

这些指标可以帮助我们评估模型的拟合程度以及自变量对因变量的影响程度。值得注意的是，在多元线性回归模型中，每个自变量的系数估计值表示在其他自变量不变的情况下，该自变量对因变量的影响程度。因此，我们需要综合考虑所有自变量的系数估计值来评估它们对因变量的综合影响。

相关问题

summary(model_1)

运行 `summary(model_1)` 可以得到线性回归模型 `model_1` 的详细摘要，包括：

- 模型的系数估计值（Coefficients）：包括截距项和自变量系数；
- 残差标准误（Residual standard error）：表示模型拟合数据的误差大小；
- 确定系数（R-squared）：表示模型拟合数据的拟合程度，取值范围为0到1，值越接近1表示拟合程度越好；
- F统计量（F-statistic）和p值（Pr(>F)）：用于检验整个模型的显著性；
- 每个自变量的t统计量（t-value）和p值（Pr(>|t|)）：用于检验自变量的系数是否显著不为零。

这些指标可以帮助我们评估模型的拟合程度以及自变量对因变量的影响程度。

model.summary

model.summary()是Keras库中用于显示模型结构和参数数量的函数。

它可以在训练模型之前使用，用于查看模型的层次结构、每一层的输出形状以及模型的总参数数量等信息。

下面是一个示例：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_shape=(10,), activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.summary()

运行上面的代码后，你将看到以下输出：

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
dense (Dense)                (None, 64)                704       
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 32)                2080      
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 1)                 33        
=================================================================
Total params: 2,817
Trainable params: 2,817
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

上述输出中，首先显示了模型的名称（"sequential"），接着是每一层的详细信息。每一层都包括层的名称、类型、输出形状和参数数量。

此外，还显示了总共的参数数量，其中包括可以被训练的参数（Trainable params）和不可训练的参数（Non-trainable params）。

总结一下，model.summary()提供了一个简洁清晰的方式来查看和分析模型的结构和参数数量。