self.model = LinearRegression(fit_intercept=self.intercept).fit(X, y)解释一下这段代码
时间: 2023-05-26 09:01:36 浏览: 49
这段代码定义了一个对象 `model`,使用了 `LinearRegression` 类来进行线性回归的训练。在这个过程中,传入了训练数据 `X` 和对应的目标值 `y`。线性回归是一种常见的机器学习算法,用于预测一个连续的数值型输出。它假设输入特征和输出之间存在一个线性关系,即输出可以表示为输入特征的加权和加上一个常数项(截距)。模型训练的过程就是寻找这些权重和截距的最优值,使得预测的输出值和真实的目标值之间的误差最小。其中,`fit_intercept` 参数控制是否需要拟合截距项,如果设置为 `True`,则会在输入特征中添加一列全为 1 的向量来表示截距。
相关问题
import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt # 加载 iris 数据 iris = load_iris() # 只选取两个特征和两个类别进行二分类 X = iris.data[(iris.target==0)|(iris.target==1), :2] y = iris.target[(iris.target==0)|(iris.target==1)] # 将标签转化为 0 和 1 y[y==0] = -1 # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 实现逻辑回归算法 class LogisticRegression: def __init__(self, lr=0.01, num_iter=100000, fit_intercept=True, verbose=False): self.lr = lr self.num_iter = num_iter self.fit_intercept = fit_intercept self.verbose = verbose def __add_intercept(self, X): intercept = np.ones((X.shape[0], 1)) return np.concatenate((intercept, X), axis=1) def __sigmoid(self, z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def __loss(self, h, y): return (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean() def fit(self, X, y): if self.fit_intercept: X = self.__add_intercept(X) # 初始化参数 self.theta = np.zeros(X.shape[1]) for i in range(self.num_iter): # 计算梯度 z = np.dot(X, self.theta) h = self.__sigmoid(z) gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size # 更新参数 self.theta -= self.lr * gradient # 打印损失函数 if self.verbose and i % 10000 == 0: z = np.dot(X, self.theta) h = self.__sigmoid(z) loss = self.__loss(h, y) print(f"Loss: {loss} \t") def predict_prob(self, X): if self.fit_intercept: X = self.__add_intercept(X) return self.__sigmoid(np.dot(X, self.theta)) def predict(self, X, threshold=0.5): return self.predict_prob(X) >= threshold # 训练模型 model = LogisticRegressio
n()
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / y_test.shape[0]
print(f"Accuracy: {accuracy}")
# 可视化
plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred)
plt.show()
请问这段代码实现了什么功能?
def liner(self,name, province): pd_data = self.read_data(province) x=pd_data[['日期']] y=pd_data[name] print(x) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25) #进行特征工程 dict=StandardScaler() x_train = dict.fit_transform(x_train) x_test = dict.fit_transform(x_test) dec=LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1) dec.fit(x_train, y_train) result = dec.predict(x_test) socre = dec.score(x_test, y_test) print("预测的准确率:", socre) self.save_model(dec, name, province['province_name']) return result
这段代码是一个线性回归模型的训练和预测代码。它的输入参数是两个,分别是要预测的指标名称和省份信息。在这个函数中,首先通过调用read_data方法读取对应省份的数据,并提取出要预测的指标和日期两列数据。然后将日期列作为特征,指标列作为标签,进行数据集的划分和特征工程(使用StandardScaler进行标准化处理)。接着使用LinearRegression进行模型训练和预测,并计算预测准确率。最后,调用save_model方法保存模型,并返回预测结果。
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