linearregression类怎么使用

linear regression 是一种机器学习算法，用于预测一个连续变量（如房价、销售额等）与一个或多个自变量（如房间数量、行业指标等）之间的线性关系。使用该算法需要先准备训练数据集，并使用该数据集训练模型。代码示例如下：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd

# 读入训练数据集，dataframe 格式
df = pd.read_csv('train.csv')

# 提取自变量和因变量
X = df[['rooms', 'size', 'year']]
y = df['price']

# 拟合模型
linreg = LinearRegression().fit(X, y)

# 预测新的房屋价格
new_data = pd.DataFrame({'rooms': [3], 'size': [1500], 'year': [2005]})
linreg.predict(new_data)

相关问题

linearregression类使用方法

linearregression是一个机器学习算法中的线性回归模型，用于预测一个或多个自变量与因变量之间的关系。通常使用模型的fit()方法拟合数据集，使用predict()方法对未知样本进行预测。具体方法可以参考相关的机器学习书籍或文档。

LinearRegression类如何使用

LinearRegression类是用于线性回归模型的。使用时需要先导入sklearn库中的linear_model模块，然后创建一个LinearRegression对象，最后用fit方法对数据进行拟合训练，可以通过调用coef_属性获取拟合后的模型参数，也可以使用predict方法对新数据进行预测。具体步骤如下：

1. 导入linear_model

   from sklearn import linear_model

2. 创建LinearRegression对象

   lr = linear_model.LinearRegression()

3. fit方法进行拟合训练

   lr.fit(X, y)

其中，X是包含特征的二维数组，y是包含目标值的一维数组。
4. 获取拟合后的模型参数

   lr.coef_

5. 使用predict方法对新数据进行预测

   lr.predict(X_new)

其中，X_new是包含特征的二维数组。