python查看回归的属性
时间: 2023-10-16 22:14:19 浏览: 30
在Python中,回归模型通常是使用scikit-learn库中的相应模型类拟合得到的。对于一个训练好的回归模型对象,你可以使用以下属性:
1. `coef_`: 返回模型的系数,即每个特征对应的回归系数,如果是多元回归,则会有多个系数。
2. `intercept_`: 返回模型的截距。
3. `score()`: 返回模型的R^2值,即模型的拟合程度。
4. `predict()`: 预测给定输入值的输出。
下面是一个线性回归模型的示例代码,用于说明如何查看回归的属性:
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
# 创建线性回归模型
lin_reg = LinearRegression()
# 拟合模型
lin_reg.fit(X,y)
# 查看模型系数
print("模型系数:", lin_reg.coef_)
# 查看模型截距
print("模型截距:", lin_reg.intercept_)
# 查看模型R^2值
print("模型R^2值:", lin_reg.score(X, y))
# 预测
print("预测结果:", lin_reg.predict(X[:10]))
```
你可以根据你的回归模型对象的类型,查看相应的属性。
相关问题
python查看线性回归模型截距
要查看线性回归模型的截距,可以使用Scikit-learn库中的LinearRegression()函数来实现。首先,我们需要创建一个LinearRegression对象并对其进行拟合。然后,可以使用“intercept_”属性来获取截距。下面是一个简单的示例代码:
```
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建并拟合LinearRegression对象
reg = LinearRegression().fit(X, y)
# 获取截距
intercept = reg.intercept_
print("截距为: ", intercept)
```
其中,“X”和“y”分别是输入特征和对应的目标值。执行以上代码后,将会输出线性回归模型的截距。
python ols回归
在Python中,OLS(Ordinary Least Squares)回归是使用statsmodels库进行的。OLS回归用于计算回归系数的估计值,以最小化误差平方和。该库中的OLS函数位于statsmodels.regression.linear_model模块中。要进行OLS回归,需要提供两个输入参数:endog和exog。
endog表示因变量,即回归中的反应变量。它是一个长度为k的数组,对应于模型中的y(t)。
exog表示自变量的值,即回归变量。它是一个k×(n+1)的数组,其中n是自变量的数量。在exog数组的左侧,使用sm.add_constant()函数添加一列全为1的数值,以用于常数项的估计。
通过调用statsmodels.OLS(endog, exog)创建OLS模型对象。然后,可以使用fit()方法对模型进行拟合,得到回归拟合的结果摘要。通过访问params属性,可以查看计算出的回归系数。
总结起来,Python中的OLS回归可以使用statsmodels库中的OLS函数,并通过fit()方法进行拟合运算,最后通过params属性查看回归系数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OLS回归分析原理实战及结果解析-python3](https://blog.csdn.net/qq_30868737/article/details/109164548)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]