linreg.coef_
时间: 2024-04-01 11:33:22 浏览: 58
linreg.coef_是线性回归模型的系数,也称为回归系数或权重。在使用sklearn中的LinearRegression模型进行拟合后,该属性可以查看线性回归模型的系数,即每个自变量对因变量的影响程度。系数的正负表示自变量对因变量的正相关或负相关,系数的大小表示自变量对因变量的影响程度。可以使用该属性来解释模型中每个自变量的重要性和预测结果的可解释性。
相关问题
res = zip(feature_cols,linreg.coef_)
这行代码使用了Python内置函数zip(),将feature_cols和linreg.coef_两个列表中对应位置的元素打包成一个个元组,形成一个可迭代的zip对象。zip对象可以用list()函数转换为列表。
该代码的目的是将每个特征的名称(feature_cols)和对应的系数(linreg.coef_)打包成元组,方便查看每个特征对结果的影响程度。可以使用for循环遍历该zip对象,逐个输出每个特征及其对应的系数,例如:
```
for feature, coef in res:
print(feature, ':', coef)
```
输出结果类似于:
```
feature1 : coef1
feature2 : coef2
feature3 : coef3
...
```
lin_reg.coef_实例
假设我们有以下数据集:
| X | Y |
|---|---|
| 1 | 2 |
| 2 | 4 |
| 3 | 6 |
| 4 | 8 |
| 5 | 10 |
我们可以使用线性回归模型拟合这些数据并查看`lin_reg.coef_`的值:
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X, y)
print(lin_reg.coef_) # 输出 [2.]
```
在这个例子中,`lin_reg.coef_`的值为2,这意味着在单变量线性回归中,斜率为2,也就是说,每增加1个X,Y就会增加2。