LinearRegression类的coef_和intercept_属性进行解释说明
时间: 2023-05-15 09:07:28 浏览: 205
LinearRegression类的coef_属性是一个数组,它包含了每个特征的系数,这些系数表示了每个特征对目标变量的影响程度。而intercept_属性是一个浮点数,它表示了在所有特征都为0时,目标变量的预测值。因此,我们可以使用这两个属性来构建线性回归模型,预测目标变量的值。
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from sklearn.linear_model import LinearRegression Ir = LinearRegression() Ir.fit(X_train[features_without_ones], y_train) print(Ir.coef_) w_Ir = [] w_Ir.extend(Ir.coef_) w_Ir.append(Ir.intercept_) w1['Ir_sklearn_w']=w_Ir w1.round(decimals=2)
这段代码是使用Scikit-Learn库中的LinearRegression类来训练一个线性回归模型。首先,通过调用`LinearRegression()`创建了一个LinearRegression对象,并将其赋值给变量`Ir`。接着,通过调用该对象的`fit()`方法,将训练数据集`X_train`和目标变量`y_train`传递给模型进行训练。
在训练完成后,通过调用`Ir.coef_`属性获取线性回归模型的系数向量。这个系数向量包含了每个特征对应的系数值。将这些系数值添加到一个列表变量`w_Ir`中,并在最后添加截距项,即模型的截距参数。最后,将这个系数向量保存到字典变量`w1`中,以便后续使用。
在调用`round()`方法时,可能是为了将系数向量中的小数精度控制在两位小数以内。
model=linear_model.LinearRegression() # 创建一个模型对象 model.fit(x,y) # 将x,y分别作为自变量输入模型经行训练 # 模型评估 model_coef=model.coef_ # 获取模型的自变量并赋值为model_coef model_intercept=model.intercept_ # 获取模型的截距并赋值为model_intercept r2=model.score(x,y) # 获取模型的决定系数R的平方 new_x=20230217 # 创建日期常量 pre_y=model.predict(numpy.array(new_x).reshape(-1,1)) print("2023-02-17预测的销售数据为:") pre_data=round(pre_y[0][0],1) print(pre_data) # 输出保留一位小数解释代码
这段代码主要是对之前处理过的数据进行了线性回归分析,并对其进行预测,具体来说,它执行了以下操作:
1. 创建了一个线性回归模型对象 `model`,它是 `linear_model.LinearRegression()` 的一个实例。
2. 通过 `model.fit(x, y)` 方法将列表 `x` 和 `y` 分别作为自变量和因变量输入模型进行训练,以得到一个最优的线性回归模型。
3. 通过 `model.coef_` 属性获取模型的自变量系数,并将其赋值给变量 `model_coef`。
4. 通过 `model.intercept_` 属性获取模型的截距,并将其赋值给变量 `model_intercept`。
5. 通过 `model.score(x, y)` 方法获取模型的决定系数 R 的平方,并将其赋值给变量 `r2`。
6. 创建了一个日期常量 `new_x`,其值为 `20230217`,表示要预测的日期是 2023 年 2 月 17 日。
7. 通过 `model.predict(numpy.array(new_x).reshape(-1,1))` 方法对模型进行预测,其中 `numpy.array(new_x)` 将日期常量转换为 NumPy 数组,`reshape(-1,1)` 将其转换为一个形状为 `(1, 1)` 的二维数组,表示这里只有一个数据点和一个特征值。预测结果将赋值给变量 `pre_y`。
8. 输出预测结果,其中 `round(pre_y[0][0], 1)` 用于将预测结果保留一位小数,并将其赋值给变量 `pre_data`。
需要注意的是,这段代码使用了 `linear_model.LinearRegression()` 方法来创建一个线性回归模型对象,并使用 `fit()` 方法对模型进行训练,最终得到一个最优的线性回归模型。然后,通过 `predict()` 方法对新数据进行预测,得到预测结果。最后,通过输出语句将预测结果输出到屏幕上。