调用fit 估算器并设置normalize=False。写个代码
时间: 2024-05-26 13:10:46 浏览: 15
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 生成数据
X = np.array([i*np.pi/180 for i in range(60, 300, 4)])
y = np.sin(X) + np.random.normal(0, 0.15, len(X))
# 建立模型
model = LinearRegression(normalize=False)
# 训练模型
model.fit(X.reshape(-1, 1), y)
# 输出系数
print(model.coef_)
print(model.intercept_)
相关问题
Series.value_counts(normalize = True,dropna = False)方法。
Series.value_counts(normalize=True, dropna=False)是一个 Pandas 库中的方法,用于计算 Series 中每个唯一值的出现次数,并返回一个新的 Series,其中包含每个唯一值的计数和其在原始 Series 中的比例。
参数 normalize 设置为 True,表示返回的计数结果将被规范化,即转换为百分比形式。参数 dropna 设置为 False,表示返回结果中将包含 NaN 值的计数。
例如,假设有一个名为 s 的 Series 包含以下值:
```
s = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3, np.nan])
```
则通过调用 s.value_counts(normalize=True, dropna=False),将会得到以下结果:
```
3.0 42.857143
2.0 28.571429
1.0 14.285714
NaN 14.285714
dtype: float64
```
其中,每个唯一值的计数和其占比分别为:3.0(3 次,占比 42.86%)、2.0(2 次,占比 28.57%)、1.0(1 次,占比 14.29%)和 NaN(1 次,占比 14.29%)。
LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=False)
这是sklearn库中线性回归模型类LinearRegression的构造函数,其中参数含义如下:
- copy_X:默认为True,表示复制X(自变量)的副本,否则X会被覆盖。
- fit_intercept:默认为True,表示要拟合截距。
- n_jobs:默认为1,表示并行计算时使用的CPU数量。
- normalize:默认为False,表示是否对数据进行标准化处理。
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