python代码用make_regression()生成一个用于线性回归的数据集(n_samples=200, n_features=2),用linear_regression() 拟合该数据集,获取权重。
时间: 2024-05-09 16:21:22 浏览: 5
可以回答这个问题。以下是示例代码:
```python
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 生成用于线性回归的数据集
X, y = make_regression(n_samples=200, n_features=2)
# 拟合数据集
lr = LinearRegression().fit(X, y)
# 获取权重
weights = lr.coef_
print('权重:', weights)
```
输出结果类似于:`权重: [ 7.57225456 39.61879698]`。
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编写一个程序,用sklearn 中的LogisticRegression模型对非线性数据集进行分类
好的,以下是一个基于sklearn中LogisticRegression模型的非线性数据集分类程序:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
# 生成非线性数据集
X, y = make_moons(n_samples=100, noise=0.15, random_state=42)
# 进行多项式特征转换
poly = PolynomialFeatures(degree=3)
X_poly = poly.fit_transform(X)
# 训练LogisticRegression模型
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_poly, y)
# 绘制分类结果
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-1.5, 2.5, 100), np.linspace(-1, 1.5, 100))
Z = clf.predict(poly.transform(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]))
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral, alpha=0.8)
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y, cmap=plt.cm.Spectral)
plt.show()
```
程序中使用`make_moons`函数生成了一个非线性数据集,然后使用`PolynomialFeatures`类进行多项式特征转换,将二维数据集转换为六维数据集。最后,使用`LogisticRegression`模型训练分类器,并绘制分类结果。
更换贝叶斯线性回归和非线性回归数据的python
更换贝叶斯线性回归和非线性回归数据的Python代码如下所示:
贝叶斯线性回归数据:
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import BayesianRidge
# 生成数据集
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, noise=0.1, random_state=42)
# 训练集和测试集分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建贝叶斯线性回归模型
model = BayesianRidge()
# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测模型
y_pred = model.predict(X_test)
```
非线性回归数据:
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_friedman1
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 生成数据集
X, y = make_friedman1(n_samples=100, n_features=5, noise=0.1, random_state=42)
# 训练集和测试集分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建随机森林回归模型
model = RandomForestRegressor()
# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测模型
y_pred = model.predict(X_test)
```
以上是更换贝叶斯线性回归和非线性回归数据的Python代码,可以根据需要进行修改。