linearregression类
时间: 2023-06-07 12:07:52 浏览: 54
的原理是什么?
Linear Regression是一种用来建立两个变量之间线性关系的模型。它基于一个线性函数来预测一个目标变量的值。这个线性函数是通过最小化目标变量和预测值之间的误差来确定的,这种误差也被称为残差。Linear Regression通常用于预测一个连续的数值型变量,例如销售量或者房价。
相关问题
LinearRegression类如何使用
LinearRegression类是用于线性回归模型的。使用时需要先导入sklearn库中的linear_model模块,然后创建一个LinearRegression对象,最后用fit方法对数据进行拟合训练,可以通过调用coef_属性获取拟合后的模型参数,也可以使用predict方法对新数据进行预测。具体步骤如下:
1. 导入linear_model
```python
from sklearn import linear_model
```
2. 创建LinearRegression对象
```python
lr = linear_model.LinearRegression()
```
3. fit方法进行拟合训练
```python
lr.fit(X, y)
```
其中,X是包含特征的二维数组,y是包含目标值的一维数组。
4. 获取拟合后的模型参数
```python
lr.coef_
```
5. 使用predict方法对新数据进行预测
```python
lr.predict(X_new)
```
其中,X_new是包含特征的二维数组。
实例化 LinearRegression 类是什么意思
实例化 LinearRegression 类是指创建 LinearRegression 类的一个实例(对象)。在创建 LinearRegression 类的实例之后,我们可以使用该实例调用 LinearRegression 类中定义的方法和属性。例如,我们可以使用实例调用 LinearRegression 类的 fit() 方法来拟合数据。示例代码如下:
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 实例化 LinearRegression 类
lr = LinearRegression()
# 使用实例调用 LinearRegression 类的 fit() 方法
lr.fit(X_train, y_train)
```
在上面的代码中,我们首先通过`from sklearn.linear_model import LinearRegression`导入了 LinearRegression 类,然后使用 `lr = LinearRegression()` 创建了 LinearRegression 类的一个实例,最后使用 `lr.fit(X_train, y_train)` 使用该实例调用 LinearRegression 类的 fit() 方法来拟合数据。