print("Coefficients: \n", regr.coef_) # The mean squared error print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(Y_test, y_pred)) # The coefficient of determination: 1 is perfect prediction print("Coefficient of determination: %.2f" % r2_score(Y_test, y_pred))

这段代码包含了三个打印语句，用于输出线性回归模型的系数、均方误差以及确定系数。

第一个打印语句输出了线性回归模型的系数，即模型中各特征对应的权重。

第二个打印语句计算并输出了预测值`y_pred`与测试集目标值`Y_test`之间的均方误差（Mean Squared Error，MSE）。MSE是评估回归模型预测性能的一种常用指标，它表示预测值与真实值之间的平均平方差。

第三个打印语句计算并输出了预测值`y_pred`与测试集目标值`Y_test`之间的确定系数（Coefficient of Determination，R²）。确定系数是用于评估回归模型拟合优度的指标，它表示模型对目标变量变异性的解释程度，取值范围在0到1之间，1表示完美预测。

这些打印语句可以帮助我们了解线性回归模型的性能和特征对预测的影响程度。

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翻译代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # Load the diabetes dataset diabetes_X, diabetes_y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True) # Use only one feature diabetes_X = diabetes_X[:, np.newaxis, 2] # Split the data into training/testing sets diabetes_X_train = diabetes_X[:-20] diabetes_X_test = diabetes_X[-20:] # Split the targets into training/testing sets diabetes_y_train = diabetes_y[:-20] diabetes_y_test = diabetes_y[-20:] # Create linear regression object regr = linear_model.LinearRegression() # Train the model using the training sets regr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train) # Make predictions using the testing set diabetes_y_pred = regr.predict(diabetes_X_test) # The coefficients print("Coefficients: \n", regr.coef_) # The mean squared error print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)) # The coefficient of determination: 1 is perfect prediction print("Coefficient of determination: %.2f" % r2_score(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)) # Plot outputs plt.scatter(diabetes_X_test, diabetes_y_test, color="black") plt.plot(diabetes_X_test, diabetes_y_pred, color="blue", linewidth=3) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show()

这是一段使用 Scikit-learn 库进行线性回归的 Python 代码。具体步骤如下：

1.导入需要的库，包括 Matplotlib 和 Numpy 用于绘图和数据处理，以及 Scikit-learn 中的 datasets、linear_model 和 metrics 模块。

2.加载糖尿病数据集，即 diabetes_X 和 diabetes_y。

3.仅使用一个特征（即第3列）。

4.将数据集分为训练集和测试集。

5.创建线性回归对象。

6.使用训练集训练模型。

7.使用测试集进行预测。

8.输出回归系数、均方误差和确定系数。

9.绘制散点图和拟合直线。

# 导入所需库 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression # 准备已知标准样品的波长和光强值数据 data = pd.read_excel('output_file.xlsx', sheet_name='Sheet2') wavelengths = data.iloc[:, 0].values # 波长范围：400-900nm，每2nm一个通道 intensities = data.iloc[:, 1:].values # 10通道光强值 # 创建输入特征和输出标签 X = wavelengths.reshape(-1, 1) # 输入特征：波长数据 y = intensities # 输出标签：光强数据 # 使用多项式特征扩展 degree = 2 # 多项式的次数 poly = PolynomialFeatures(degree=degree) X_poly = poly.fit_transform(X) # 建立多项式回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X_poly, y) # 输出定标曲线的参数 print("Intercept:", model.intercept_) # 截距 print("Coefficients:", model.coef_) # 系数 # 创建一个新的DataFrame # output_data = pd.DataFrame({'Intercept': model.intercept_.ravel(), 'Coefficients': model.coef_.ravel()}) # output_data = pd.DataFrame({'Intercept': model.intercept_.reshape(-1, 1), 'Coefficients': model.coef_.reshape(-1, 1)}) output_data = pd.DataFrame({'Intercept': model.intercept_.reshape(1, -1), 'Coefficients': model.coef_.reshape(-1, 1)}, index=[0]).reset_index(drop=True) # 将DataFrame保存到Excel文件中 output_data.to_excel('output_data_yx.xlsx', index=False)

这段代码实现了一个多项式回归模型的定标曲线拟合过程。它使用已知标准样品的波长和光强值数据，在给定的波长范围内，通过多项式回归模型来预测光强值。以下是代码的解释：

1. 导入所需的库：`numpy`用于数值计算，`pandas`用于数据处理，`PolynomialFeatures`和`LinearRegression`分别用于多项式特征扩展和线性回归模型。

2. 从Excel文件中读取已知标准样品的波长和光强值数据，并将其分别存储在`wavelengths`和`intensities`变量中。

3. 创建输入特征和输出标签：将波长数据转换为输入特征`X`，将光强数据存储在输出标签`y`中。

4. 使用多项式特征扩展：通过指定多项式的次数，使用`PolynomialFeatures`对输入特征进行多项式扩展，将一维的波长数据转换为包含多项式特征的二维数组`X_poly`。

5. 建立多项式回归模型：使用`LinearRegression`初始化一个线性回归模型，并使用扩展后的特征数据`X_poly`和输出标签`y`进行训练。

6. 输出定标曲线的参数：打印出拟合后的多项式回归模型的截距和系数。

7. 创建一个新的DataFrame：将截距和系数存储在一个新的DataFrame中，以备后续使用。

8. 将DataFrame保存到Excel文件中：将新的DataFrame保存到名为`output_data_yx.xlsx`的Excel文件中。

请注意，代码中有两种注释掉的方式来创建DataFrame，你可以根据自己的需求选择使用哪一种方式。