python创建50*30的随机数据,线性模型,求计算cross validation的代码
时间: 2024-03-03 17:50:06 浏览: 17
好的,下面是代码实现:
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import cross_val_score
# 创建50*30的随机数据
X = np.random.rand(50, 30)
y = np.random.rand(50)
# 创建线性模型
model = LinearRegression()
# 计算交叉验证分数
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)
print(scores)
```
代码解释:
1. 首先导入 `numpy` 和 `sklearn` 库;
2. 使用 `numpy` 库创建 50 行 30 列的随机数据 `X` 和 50 个随机目标值 `y`;
3. 创建一个线性回归模型 `model`;
4. 使用 `cross_val_score` 函数计算 5 折交叉验证的分数,并打印出来。
希望这个代码对你有帮助!
相关问题
python创建50*30的随机数据,线性模型,给出三组不同原始模型系数,求计算cross validation的代码
好的,下面是代码实现:
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import cross_val_score
# 创建50*30的随机数据
X = np.random.rand(50, 30)
y = np.random.rand(50)
# 创建三个不同的模型系数
coef1 = np.random.rand(30)
coef2 = np.random.rand(30)
coef3 = np.random.rand(30)
# 创建线性模型
model1 = LinearRegression(fit_intercept=False)
model2 = LinearRegression(fit_intercept=False)
model3 = LinearRegression(fit_intercept=False)
# 设置模型系数
model1.coef_ = coef1
model2.coef_ = coef2
model3.coef_ = coef3
# 计算交叉验证分数
scores1 = cross_val_score(model1, X, y, cv=5)
scores2 = cross_val_score(model2, X, y, cv=5)
scores3 = cross_val_score(model3, X, y, cv=5)
print("模型1的交叉验证分数:", scores1)
print("模型2的交叉验证分数:", scores2)
print("模型3的交叉验证分数:", scores3)
```
代码解释:
1. 首先导入 `numpy` 和 `sklearn` 库;
2. 使用 `numpy` 库创建 50 行 30 列的随机数据 `X` 和 50 个随机目标值 `y`;
3. 创建三个不同的模型系数 `coef1`、`coef2` 和 `coef3`;
4. 创建三个线性回归模型 `model1`、`model2` 和 `model3`,并将 `fit_intercept` 设置为 `False`,表示不使用截距项;
5. 使用 `coef_` 属性设置三个模型的系数;
6. 使用 `cross_val_score` 函数计算 5 折交叉验证的分数,并打印出来。
希望这个代码对你有帮助!
python创建50*30的随机数据,线性模型,给出三组不同原始模型系数,求计算cross validation的代码并画出cross validation error曲线与prediction error曲线
以下是创建数据、线性模型和计算交叉验证误差和预测误差的Python代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 创建随机数据
X = np.random.rand(50, 30)
y = np.random.rand(50)
# 原始模型系数
coef_list = [[1, 2, 3], [0.5, 1.5, 2.5], [2, 4, 6]]
# 交叉验证
kf = KFold(n_splits=5)
cv_errors = []
pred_errors = []
for train_index, test_index in kf.split(X):
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
# 计算交叉验证误差
cv_error = mean_squared_error(y_test, lr.predict(X_test))
cv_errors.append(cv_error)
# 计算预测误差
pred_error = mean_squared_error(y, lr.predict(X))
pred_errors.append(pred_error)
# 画出交叉验证误差曲线和预测误差曲线
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(cv_errors)
plt.title("Cross Validation Error")
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(pred_errors)
plt.title("Prediction Error")
plt.show()
```
需要注意的是,这里使用了5折交叉验证,并且对每个测试集都计算了交叉验证误差和预测误差。最后,通过Matplotlib库画出了交叉验证误差曲线和预测误差曲线。