linearregression的coef_参数请详细说明,coef_的维度
时间: 2023-12-12 13:02:17 浏览: 30
在机器学习中,线性回归是一种用于建立两个变量之间线性关系的模型。在使用Scikit-learn库的LinearRegression类时,会输出模型的系数,即回归方程中每个特征的系数。这些系数可以通过模型的coef_属性来获得。
coef_属性是一个一维数组,其中包含每个特征的系数。该数组的长度等于特征数目。例如,如果训练数据有3个特征,则coef_数组将包含3个元素,每个元素对应于每个特征的系数。
需要注意的是,coef_属性是在训练过程中学习到的,它表示对于每个特征,当该特征的值增加一个单位时,模型输出的结果增加的单位。因此,coef_的值越大,表示该特征对模型输出结果的影响越大。
另外,coef_属性也可以用来判断特征的重要性。当一个特征的系数绝对值较大时,说明该特征对输出结果的影响较大,因此可以认为该特征比较重要。
相关问题
prob_theta = np.squeeze(prob_fit.theta_) prob_theta = prob_theta.reshape(-1, 1) coef_mat = np.column_stack((prob_theta, logit_fit.coef_[0], linear_fit.coef_[0]))
这段代码的作用是将三个模型的系数矩阵按列合并成一个矩阵`coef_mat`。其中,`prob_fit.theta_`是`GaussianNB`模型的系数矩阵,`logit_fit.coef_`是`LogisticRegression`模型的系数矩阵,`linear_fit.coef_`是`LinearRegression`模型的系数矩阵。
具体来说,`prob_fit.theta_`是一个形状为`(1, n)`的矩阵,其中`n`是特征的数量;`logit_fit.coef_`是一个形状为`(1, n)`的矩阵;`linear_fit.coef_`是一个形状为`(1, m)`的矩阵,其中`m`是特征的数量。为了将它们按列合并成一个矩阵,我们需要先将`prob_fit.theta_`转换成形状为`(n, 1)`的矩阵,然后再使用`np.column_stack`函数进行列合并。
具体的代码如下所示:
```python
prob_theta = np.squeeze(prob_fit.theta_)
prob_theta = prob_theta.reshape(-1, 1)
coef_mat = np.column_stack((prob_theta, logit_fit.coef_[0], linear_fit.coef_[0]))
```
这里使用了`np.squeeze`函数将`prob_fit.theta_`的维度从`(1, n)`压缩成`(n,)`,然后使用`reshape`函数将其转换成`(n, 1)`的矩阵。最后,使用`np.column_stack`函数将三个矩阵按列合并成一个矩阵`coef_mat`。
from sklearn.linear_model import LinearRegression model=LinearRegression() import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler x=np.arange(10) y=2*x+1 plt.plot(x,y,'o') plt.show() X=x[:,np.newaxis] #Sklearn 里模型要求特征 X 是个两维变量么 (样本数×特征数),但在本例中 X 是一维,因为我们用 np.newaxis 加一个维度,就是把一维 [1, 2, 3] 转成 [[1],[2],[3]] scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) model.fit(X_scaled, y) print(model.coef_) print(model.intercept_)这里打印的值应该是2和1(斜率和截距)但是并不是这两个值,问题出在哪里?
根据您提供的代码,问题出在数据的标准化上。您在使用 `StandardScaler` 对特征 `X` 进行标准化之后,应该将标准化后的数据 `X_scaled` 用于训练模型,而不是原始的特征 `X`。
以下是修正后的代码:
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
x = np.arange(10)
y = 2 * x + 1
plt.plot(x, y, 'o')
plt.show()
X = x[:, np.newaxis] # 将 X 转换为二维数组
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
model = LinearRegression()
model.fit(X_scaled, y)
print(model.coef_) # 打印斜率
print(model.intercept_) # 打印截距
```
在修正后的代码中,我们先进行特征 `X` 的标准化,然后使用标准化后的特征 `X_scaled` 来训练线性回归模型。这样就可以得到正确的斜率和截距值。
希望这能帮助到您!如果您有任何其他问题,请随时提问。
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