sklearn.linear_model
时间: 2023-04-28 16:05:28 浏览: 51
sklearn.linear_model 是 scikit-learn 库中用于线性回归分析的模块。它包含了许多线性回归的模型,如线性回归,岭回归,Lasso 回归等。这些模型可以用来预测数值型目标变量,根据自变量的值。
相关问题
from sklearn.linear_model import LinearRegression
LinearRegression 是 scikit-learn 库中的一个线性回归模型。可以使用该型对数据进行拟合,并且预测新的数据点。使用时需要导入该模块python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
```
然后,通过实例化 LinearRegression 类来创建一个线性回归模型:
```python
model = LinearRegression()
```
接下来,使用 `fit()` 方法对模型进行训练,传入训练数据的自变量和因变量:
```python
model.fit(X_train, y_train)
```
其中,`X_train` 是训练数据的自变量,`y_train` 是训练数据的因变量。
训练完成后,可以使用 `predict()` 方法对新数据进行预测:
```python
y_pred = model.predict(X_test)
```
其中,`X_test` 是新数据的自变量,`y_pred` 是预测的因变量。
除此之外,还可以使用 `score()` 方法计算模型的 R² 分数:
```python
score = model.score(X_test, y_test)
```
其中,`X_test` 是测试数据的自变量,`y_test` 是测试数据的因变量。
python sklearn.linear_model
Python中的sklearn.linear_model是一个用于线性回归和分类的模块。它提供了多种线性模型,包括普通最小二乘回归、岭回归、Lasso回归、弹性网络回归等。此外,它还提供了一些评估指标,如R平方、均方误差等,用于评估模型的性能。sklearn.linear_model是scikit-learn库中的一个重要模块,可以帮助用户进行数据分析和机器学习任务。