from sklearn import linear_model ols=linear_model.LinearRegression().fit(xtrain,ytrain) ols.score(xtest,ytest) Out[108]: -1.3764402122285869e+26说明什么

这段代码中，首先使用sklearn库中的linear_model模块导入线性回归模型，然后使用其中的LinearRegression()函数初始化一个线性回归模型，并使用fit()函数拟合训练集数据xtrain和ytrain。最后使用score()函数评估该模型在测试集数据xtest和ytest上的预测准确率（即R²），得到的结果为-1.3764402122285869e+26。

这个结果说明模型在测试集上的预测效果非常差，甚至比随机猜测还要差，可能是因为模型过拟合了训练集数据，或者数据集中存在异常值或噪声，导致模型无法很好地捕捉数据的规律。需要进一步分析和调整模型，或者重新清洗数据集以提高模型的准确率。

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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。

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。