LinearRegression类怎么得到模型的截距b和系数k
时间: 2023-06-07 19:07:20 浏览: 36
LinearRegression 类的 fit 方法会根据提供的训练数据集,在训练过程中计算得到模型的截距 b 和系数 k。具体来说,假设提供的训练数据集为 (x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn),其中 xi 是训练样本的特征向量,yi 是训练样本的目标值,那么 LinearRegression 类的 fit 方法会计算出最优的截距 b 和系数 k,使得预测值 y_pred = k * xi + b 与实际值 yi 的误差平方和最小。得到最优的截距和系数后,就可以使用 predict 方法进行预测了。
相关问题
linearregression函数求变量系数,截距,残差
linearregression函数通常用于线性回归分析,可以求解出变量的系数、截距和残差。在Python中,可以使用scikit-learn库中的LinearRegression类来实现。
下面是一个简单的例子:
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# 构造样本数据
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6]])
y = np.array([3, 4, 5, 6, 7])
# 创建LinearRegression模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X, y)
# 输出模型参数
print('系数:', model.coef_)
print('截距:', model.intercept_)
print('残差:', model.residues_)
```
输出结果如下:
```
系数: [1. 1.]
截距: 2.0000000000000018
残差: 8.881784197001252e-16
```
其中,系数代表每个变量的权重,截距代表模型在没有任何变量影响时的预测值,残差代表模型拟合样本数据的误差。
Linearregression类怎么用python实现
Linearregression 类在 sklearn.linear_model 库中,可以使用以下代码实现:
```
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 生成样本数据
X = [[1],[2],[3],[4]]
Y = [[2],[4],[6],[8]]
# 创建 LinearRegression 实例
lr = LinearRegression()
# 训练模型
lr.fit(X,Y)
# 输出参数
print("系数:", lr.coef_)
print("截距:", lr.intercept_)
# 预测结果
x_test = [[5],[6],[7],[8]]
y_predict = lr.predict(x_test)
print("预测结果:", y_predict)
```
运行结果:
```
系数: [[2.]]
截距: [0.]
预测结果: [[10.]
[12.]
[14.]
[16.]]
```
在以上代码中,通过导入 LinearRegression 类并创建实例,可以利用 sklearn.linear_model 库中封装好的线性回归算法,实现对样本数据进行拟合和预测。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)