def train_linear_regression(): global df, train_ratio x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1], train_size=train_ratio) model = LinearRegression() model.fit(x_train, y_train) score = model.score(x_test, y_test) text_output.insert(tk.END, "线性回归模型测试评分:{:.2f}\n".format(score))解释每一句代码含义
时间: 2023-12-24 11:42:25 浏览: 33
这段代码定义了一个名为`train_linear_regression()`的函数,其功能是训练一个线性回归模型并返回测试评分。具体来说:
- `global df, train_ratio`:声明`df`和`train_ratio`为全局变量。
- `x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1], train_size=train_ratio)`:使用`train_test_split`函数将数据集`df`划分为训练集和测试集,其中训练集占比为`train_ratio`,并将划分后的特征和标签分别赋值给`x_train, x_test, y_train, y_test`四个变量。
- `model = LinearRegression()`:创建一个线性回归模型对象`model`。
- `model.fit(x_train, y_train)`:使用训练集`x_train, y_train`来训练模型。
- `score = model.score(x_test, y_test)`:使用测试集`x_test, y_test`来对模型进行评分,评分结果赋值给变量`score`。
- `text_output.insert(tk.END, "线性回归模型测试评分:{:.2f}\n".format(score))`:将测试评分结果添加到文本框`text_output`中,其中`{:.2f}`表示将评分结果保留两位小数,`\n`表示换行符。
相关问题
用最小二乘编写回归py程序def my_linear_model(X_train, y_train, X_test): pass
好的,我来为您编写一个最小二乘回归的 Python 程序。
首先,需要导入 numpy 和 sklearn 中的 LinearRegression 模块:
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
```
然后,我们可以定义一个函数 `my_linear_model()`,其中 `X_train` 和 `y_train` 分别为训练数据的特征和标签,`X_test` 为测试数据的特征:
```python
def my_linear_model(X_train, y_train, X_test):
# 将训练数据特征转换为矩阵
X_train = np.array(X_train).reshape(-1, 1)
# 将测试数据特征转换为矩阵
X_test = np.array(X_test).reshape(-1, 1)
# 初始化线性回归模型
lr = LinearRegression()
# 使用最小二乘法拟合训练数据
lr.fit(X_train, y_train)
# 预测测试数据的标签
y_pred = lr.predict(X_test)
# 返回预测结果
return y_pred
```
在函数中,我们首先将训练和测试数据的特征转换为矩阵形式,然后初始化一个线性回归模型,并使用 `fit()` 方法拟合训练数据。最后,使用 `predict()` 方法预测测试数据的标签,并将预测结果返回。
完整代码如下:
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
def my_linear_model(X_train, y_train, X_test):
# 将训练数据特征转换为矩阵
X_train = np.array(X_train).reshape(-1, 1)
# 将测试数据特征转换为矩阵
X_test = np.array(X_test).reshape(-1, 1)
# 初始化线性回归模型
lr = LinearRegression()
# 使用最小二乘法拟合训练数据
lr.fit(X_train, y_train)
# 预测测试数据的标签
y_pred = lr.predict(X_test)
# 返回预测结果
return y_pred
```
希望可以帮到您!
LinearRegression模型里的X_train, y_train格式是什么
X_train和y_train都是二维数组,其中X_train包含了训练数据的特征值,y_train包含了对应的目标值。X_train的每一行代表一个样本,每一列代表一个特征,y_train的每一行代表一个样本的目标值。