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?
时间: 2024-04-11 16:28:41 浏览: 31
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。
相关问题
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt
这段代码导入了 pandas、numpy、scikit-learn 和 matplotlib.pyplot 库中的一些常用模块和函数。
- `import pandas as pd` 导入了 pandas 库,并将其重命名为 pd,用于数据处理和分析。
- `import numpy as np` 导入了 numpy 库,并将其重命名为 np,用于数值计算和数组操作。
- `from sklearn.model_selection import train_test_split` 导入了 scikit-learn 库中的 train_test_split 函数,用于将数据集拆分为训练集和测试集。
- `from sklearn.linear_model import LogisticRegression` 导入了 scikit-learn 库中的逻辑回归模型(LogisticRegression),用于进行分类任务。
- `from sklearn import metrics` 导入了 scikit-learn 库中的 metrics 模块,用于评估模型性能。
- `import matplotlib.pyplot as plt` 导入了 matplotlib 库中的 pyplot 模块,并将其重命名为 plt,用于绘制数据可视化图形。
这段代码的目的是导入所需的库和模块,以便在后续的代码中使用它们进行数据处理、模型训练和评估以及结果可视化等操作。
解释如下代码:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import mean_squared_error
这段代码是导入了一些 Python 的第三方库,其作用如下:
1. `numpy`:Python 数组计算库,提供了高效的数组运算功能。
2. `matplotlib.pyplot`:Python 绘图库,用于绘制图形和数据可视化。
3. `sklearn.linear_model`:Scikit-Learn 库中的线性回归模型。
4. `sklearn.datasets`:Scikit-Learn 库中的数据集生成工具。
5. `sklearn.model_selection`:Scikit-Learn 库中的模型选择工具,用于数据集的分割、交叉验证等操作。
6. `sklearn.preprocessing`:Scikit-Learn 库中的数据预处理工具,用于数据标准化、归一化等操作。
7. `sklearn.metrics`:Scikit-Learn 库中的性能评估工具,用于计算模型的性能指标,如均方误差等。
这些库都是数据分析和机器学习中常用的工具,可以帮助我们更加方便地进行数据处理和模型构建。
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