LinearRegression模型里的X_train, y_train格式是什么
时间: 2023-03-25 16:04:46 浏览: 49
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。
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from sklearn.linear_model import LinearRegression lr_model=LinearRegression() lr_model.fit(x_train,y_train) print(lr_model.score(x_train,y_train))
这段代码使用了Scikit-learn库中的LinearRegression模型来进行线性回归的训练和评估。
首先,通过`from sklearn.linear_model import LinearRegression`导入了LinearRegression模型。然后,创建了一个名为`lr_model`的线性回归模型对象。
接下来,通过`lr_model.fit(x_train, y_train)`对模型进行训练,其中`x_train`是训练集的特征数据,`y_train`是对应的目标变量。
最后,通过`lr_model.score(x_train, y_train)`计算了模型在训练集上的R^2得分。R^2得分用于评估模型对训练数据的拟合程度,取值范围在0到1之间,越接近1表示模型对数据的拟合越好。
请注意,这里的R^2得分是用于评估模型在训练集上的性能,而不是测试集。如果你想评估模型在测试集上的性能,可以使用`lr_model.score(x_test, y_test)`。
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model_LR = LinearRegression() model_LR.fit(x_train, y_train什么意思
这段代码是在使用线性回归模型进行训练。其中,x_train是训练数据的特征向量,y_train是对应的目标变量。LinearRegression()是线性回归模型的实例化对象,而fit()方法是用来训练模型的,它会根据给定的训练数据来调整模型的参数,使得模型能够更好地拟合训练数据。执行完这段代码后,model_LR就是训练好的线性回归模型。