linear regression模型

linear regression模型是一种广义线性模型，用于建立特征值与标签之间的线性关系。在sklearn中，linear regression模型可以使用linear_model.LinearRegression()来实现。回归方程计算出的相关性可以用来度量回归模型的性能，相关性的取值范围在0到1之间，值越高表示回归模型性能越好。然而，线性回归模型假设特征和标签之间的关系是线性的，当数据的关系较复杂时，可能需要使用多项式曲线回归（多元多次拟合）或其他回归模型，如回归树，来更好地拟合数据。

相关问题

linearregression模型预测实例

好的，我可以给你一个简单的 linear regression 模型预测实例。假设我们有一个数据集，它包含了房屋面积和房屋价格的信息。我们想要建立一个 linear regression 模型来预测某个房屋面积对应的房屋价格。以下是一个基于 Python 和 Scikit-learn 的实现：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 房屋面积数据集
X = [[60], [70], [80], [90], [100], [110], [120], [130], [140], [150]]

# 房屋价格数据集
y = [220, 250, 280, 310, 340, 370, 400, 430, 460, 490]

# 创建 linear regression 模型对象
model = LinearRegression()

# 使用数据集训练模型
model.fit(X, y)

# 预测房屋面积为 100 的房屋价格
predicted_price = model.predict([[100]])

print(predicted_price) # 输出预测结果

运行以上代码，我们可以得到预测的房屋价格为 325.0。这就是使用 linear regression 模型进行预测的一个简单实例。

怎么查看LinearRegression模型的参数

您可以使用LinearRegression模型的coef_属性来查看模型的参数。例如，如果您的模型名称为lr，则可以使用以下代码来查看参数：

print(lr.coef_)

这将输出一个数组，其中包含每个特征的参数值。