from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error b_datas = datasets.load_boston() 为什么报错?
时间: 2023-09-22 11:08:29 浏览: 141
SVM.rar_svm python
我没有看到具体的错误信息,但是根据你提供的代码,可能是因为缺少了一些必要的代码行。在加载完数据集之后,你需要将数据集划分为训练集和测试集,然后再拟合模型并进行预测。你可以尝试在代码中添加以下行:
```
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(b_datas.data, b_datas.target, test_size=0.2, random_state=42)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean squared error: ", mse)
```
这些代码可以将数据集划分为训练集和测试集,使用线性回归模型拟合训练数据并进行预测,最后计算均方误差并输出。
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