from sklearn import linear_model ols=linear_model.LinearRegression().fit(xtrain,ytrain) ols.coef_ ypred=ols.predict(xtest) print(ols.score(xtrain,ytrain)) mean_squared_error(ytest,ypred)**0.5

这是一个使用 scikit-learn 库中的线性回归模型进行训练和预测的 Python 代码。具体来说，它执行以下操作：

1. 导入 scikit-learn 库中的 linear_model 模块。
2. 创建一个 LinearRegression 类的实例 ols。
3. 使用 fit() 方法拟合模型，其中 xtrain 和 ytrain 是训练集的特征和标签数据。
4. 获取模型的系数（coef_）。
5. 使用 predict() 方法对测试集（xtest）进行预测，得到预测值 ypred。
6. 计算模型在训练集上的 R² 得分（score() 方法）。
7. 计算预测值 ypred 与测试集标签 ytest 之间的均方根误差（mean_squared_error() 函数）。

总的来说，这段代码用于构建一个简单的线性回归模型，并使用它对测试集进行预测和评估。

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bike_=bike[['atemp', 'humidity', 'windspeed', 'season','count','season','holiday','workingday','weather']] bike_=pd.get_dummies(bike_,columns=['season','holiday','workingday','weather']) train=bike_.sample(frac=0.7) test=bike_[~bike_.index.isin(train.index)] xtrain,ytrain=train.drop('count',axis=1),train['count'] xtest,ytest=test.drop( 'count',axis=1),test['count'] from sklearn import linear_model##用于线性回归分析的模块 ols=linear_model.LinearRegression().fit(xtrain,ytrain)#linear_model是模块，这个模块下的类叫linearregression,类下有个函数叫fit ols.coef_ model = LinearRegression() # 训练模型 model.fit(xtrain,ytrain) # 预测 ypred=ols.predict(xtest) print(ols.score(xtrain,ytrain))怎么生成回归的那张表

这段代码是用来进行线性回归分析的，它并没有生成回归的表。但是，我们可以通过使用`matplotlib`库来绘制回归图，以便更好地理解回归分析的结果。下面是用`matplotlib`库绘制回归图的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制预测值与真实值的散点图
plt.scatter(ytest, ypred)

# 绘制一条直线表示理论上的完美拟合
plt.plot([ytest.min(), ytest.max()], [ytest.min(), ytest.max()], 'k--', lw=4)

# 添加图表标题和坐标轴标签
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')

# 显示图表
plt.show()

这段代码将会生成一张散点图，其中横轴表示真实值，纵轴表示预测值。理论上，如果模型完美拟合，所有的点将会落在直线上方。如果模型的预测效果很差，那么这些点将会分散在图表中。

linear_model

linear_model是scikit-learn库中的一个模块，提供了用于线性回归和广义线性模型的函数。下面是一些linear_model模块的常用函数和示例：

1.普通最小二乘回归（OLS）
普通最小二乘回归是线性回归的一种形式，其中模型假设响应是由一些预测变量的线性组合和一个误差项组成的。OLS估计器通过最小化响应和预测变量之间的残差平方和来估计模型参数。

下面是一个使用OLS回归的例子：[^1]

from sklearn import linear_model
reg = linear_model.LinearRegression()
reg.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2])
LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None, normalize=False)
reg.coef_

输出：

array([0.5, 0.5])

2.岭回归（Ridge Regression）
岭回归是一种正则化技术，用于在存在共线性的情况下提高线性回归的稳定性。它通过在损失函数中添加一个正则化项来实现，该项对模型参数的平方进行惩罚。

下面是一个使用岭回归的例子：[^2]

from sklearn import linear_model
reg = linear_model.Ridge(alpha=.5)
reg.fit([[0, 0], [0, 0], [1, 1]], [0, .1, 1])
Ridge(alpha=0.5, copy_X=True, fit_intercept=True, max_iter=None,
      normalize=False, random_state=None, solver='auto', tol=0.001)
reg.coef_

输出：

array([0.34545455, 0.34545455])

3.逻辑回归（Logistic Regression）
逻辑回归是一种用于二元分类的线性模型。在逻辑回归中，模型估计出一个概率，该概率表示给定一些输入变量后，响应变量为某个类别的概率。

下面是一个使用逻辑回归的例子：[^3]

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
X = [[0.5], [1.0], [1.5], [2.0], [3.0], [3.5], [4.0], [4.5]]
y = [0,0,0,0,1,1,1,1]
clf = LogisticRegression(random_state=0)
clf.fit(X, y)
LogisticRegression(random_state=0)
clf.predict([[1.5]])

输出：

array()