y_predicted = model.predict(X_test) model.score(X_test,y_test)
时间: 2024-04-04 14:35:42 浏览: 141
这段代码用训练好的逻辑回归模型对测试集X_test进行预测,并将预测结果保存在y_predicted变量中。使用predict函数可以对输入数据进行预测,该函数的输入是待预测的数据集,该例中是X_test,输出是预测结果,即y_predicted。
接着,使用score函数对模型在测试集上的性能进行评估,该函数的输入是测试集的特征X_test和标签y_test,输出是模型在测试集上的准确率。准确率是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例,值越高表示模型性能越好。
相关问题
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['Returns','Variance']],data.cluster) ##plt.scatter(X_train, y_train, marker='+',color='green') ##plt.scatter(X_test, y_test, marker='*',color='purple')#ValueError: x and y must be the same size model = LogisticRegression() model.fit(X_train,y_train) y_predicted = model.predict(X_test) model.score(X_test,y_test)
这段代码中,首先使用train_test_split函数对数据集进行随机划分,将特征为'Returns'和'Variance'的列保存在X_train和X_test中,将标签为'cluster'的列保存在y_train和y_test中。
接着,注释掉的两行代码使用scatter函数将训练集和测试集在二维平面上用不同的颜色标出来,但因为特征有两列,而scatter函数需要输入两个一维数组,所以这两行代码会报错,需要将其注释掉或修改成二维散点图的方式。
然后,定义了一个逻辑回归模型,并使用X_train和y_train对模型进行了训练。之后使用predict函数对测试集X_test进行预测,并将预测结果保存在y_predicted变量中。最后,使用score函数对模型在测试集上的性能进行评估,输出模型在测试集上的准确率。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['Returns','Variance']],data.cluster) ##plt.scatter(X_train, y_train, marker='+',color='green') ##plt.scatter(X_test, y_test, marker='*',color='purple') model = LogisticRegression() model.fit(X_train,y_train) y_predicted = model.predict(X_test) model.score(X_test,y_test)#分数较低,说明不是很合理,可以换模型
这段代码是基于机器学习中的逻辑回归模型来进行分类任务的,其中使用了train_test_split函数对数据进行了划分,并将返回率(Returns)和方差(Variance)作为特征输入,将聚类结果(cluster)作为分类标签。然后使用逻辑回归模型对数据进行拟合和预测,并计算了模型的准确率(score)。由于准确率较低,可以尝试使用其他模型来进行分类,比如支持向量机(SVM)或决策树(Decision Tree)等。同时,还可以尝试对数据进行特征工程或调整模型参数等措施来提高模型的性能。
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