scikit-learn实例
时间: 2023-07-05 09:36:24 浏览: 64
好的,以下是一个简单的scikit-learn实例:
假设我们有一个包含学生身高和体重的数据集,我们想用线性回归模型来预测学生的体重:
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# 构造数据集,X为身高,y为体重
X = np.array([[160], [170], [180], [190], [200]])
y = np.array([60, 70, 80, 90, 100])
# 创建线性回归模型
lr = LinearRegression()
# 训练模型
lr.fit(X, y)
# 预测身高为175的学生体重
print(lr.predict([[175]]))
```
输出结果为:
```
[75.]
```
这表示身高为175的学生的预测体重为75公斤。
相关问题
scikit-learn回归实例
好的,以下是 scikit-learn 中一个简单的线性回归实例:
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# 生成一些随机数据
X = 2 * np.random.rand(100, 1)
y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)
# 使用线性回归模型进行拟合
lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X, y)
# 输出模型参数
print("Intercept:", lin_reg.intercept_)
print("Coefficient:", lin_reg.coef_)
# 使用模型进行预测
X_new = np.array([[0], [2]])
y_new = lin_reg.predict(X_new)
print("Predictions:", y_new)
```
在这个例子中,我们使用 `np.random.rand()` 生成了一个随机的 100 行 1 列的数据集 `X`,然后使用一些系数和噪声生成了对应的目标值 `y`。
接着,我们使用 `LinearRegression()` 创建了一个线性回归模型,并使用 `fit()` 方法进行拟合。然后,我们输出了模型的截距和系数。
最后,我们使用 `predict()` 方法进行预测,传入一些新的数据点 `X_new`,并输出预测结果 `y_new`。
这个例子只是一个简单的线性回归实例,scikit-learn 还支持许多其他回归算法和功能,例如岭回归、Lasso 回归、多项式回归、交叉验证等等。
机器学习实战 基于scikit-learn pdf
《机器学习实战》基于scikit-learn是一本深入介绍机器学习技术并通过实际案例演示如何应用scikit-learn库的书籍。scikit-learn是一个功能强大的Python机器学习库,提供了丰富的工具和算法,能够帮助开发者快速构建和部署机器学习模型。这本书通过系统的介绍,从机器学习基础知识到高级应用,循序渐进地引导读者了解和掌握scikit-learn的用法。
本书的特点之一是通过实战案例帮助读者理解和掌握机器学习技术。通过实际数据集和问题,读者可以跟随书中的示例代码,了解如何使用scikit-learn库进行数据预处理、特征工程、模型选择和评估等工作。此外,本书还介绍了一些常用的机器学习算法,如回归、分类、聚类等,读者可以通过实例了解这些算法的原理和应用。
另一个特点是本书的全面性和系统性。作者对机器学习的基础知识和scikit-learn库的使用进行了详细的展开,包括数据探索、模型评估、特征选择等方面的内容。读者可以通过本书系统学习机器学习的各个环节,并在实际项目中应用这些知识。
总的来说,《机器学习实战》基于scikit-learn是一本适合初学者和进阶者的实用书籍。通过本书的学习,读者能够全面了解和掌握scikit-learn库的使用方法,对机器学习技术有更深入的理解,能够在实际项目中应用所学知识。