SELECT regr_count(COMM, SAL) as "REGR_COUNT(COMM, SAL)", regr_count(EMPNO, SAL) as "REGR_COUNT(EMPNO, SAL)" from emp;

时间: 2023-12-06 16:41:57 浏览: 124
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SELECT 的另类用法

这是一条 SQL 查询语句，用于在 emp 表中计算 COMM 和 SAL 以及 EMPNO 和 SAL 之间的相关性。具体来说，它使用了 PostgreSQL 数据库中的 regr_count 函数，该函数返回两个数列之间具有非空值的元素数目。最终结果将会返回两列数据，分别是 REGR_COUNT(COMM, SAL) 和 REGR_COUNT(EMPNO, SAL)。
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优化这段代码def linear_model_test(X, Y, predict_value): regr = LogisticRegression() regr.fit(X, Y) predict_outcome = regr.predict(predict_value) predictions = {} predictions['intercept'] = regr.intercept_ predictions['coefficient'] = regr.coef_ predictions['predicted_value'] = predict_outcome return predictions

4. 将 predictions 的初始化和赋值合并成一行，例如：predictions = {'intercept': regr.intercept_, 'coefficient': regr.coef_, 'predicted_value': predict_outcome} 综合以上几点，可以得到以下优化后的...

翻译代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # Load the diabetes dataset diabetes_X, diabetes_y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True) # Use only one feature diabetes_X = diabetes_X[:, np.newaxis, 2] # Split the data into training/testing sets diabetes_X_train = diabetes_X[:-20] diabetes_X_test = diabetes_X[-20:] # Split the targets into training/testing sets diabetes_y_train = diabetes_y[:-20] diabetes_y_test = diabetes_y[-20:] # Create linear regression object regr = linear_model.LinearRegression() # Train the model using the training sets regr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train) # Make predictions using the testing set diabetes_y_pred = regr.predict(diabetes_X_test) # The coefficients print("Coefficients: \n", regr.coef_) # The mean squared error print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)) # The coefficient of determination: 1 is perfect prediction print("Coefficient of determination: %.2f" % r2_score(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)) # Plot outputs plt.scatter(diabetes_X_test, diabetes_y_test, color="black") plt.plot(diabetes_X_test, diabetes_y_pred, color="blue", linewidth=3) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show()

这是一段使用 Scikit-learn 库进行线性回归的 Python 代码。具体步骤如下： 1.导入需要的库，包括 Matplotlib 和 Numpy 用于绘图和数据处理，以及 Scikit-learn 中的 datasets、linear_model 和 metrics 模块。...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd w = pd.read_csv('BostonHousing2.csv') w_new=w.drop(columns=["chas"],axis=1) wn0 = w_new.columns wn = wn0[5:] f = plt.figure(figsize=(16,8)) k=0 for i in range(len(wn)): for j in range(len(wn)): k=k+1 if i!=j: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) else: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) plt.scatter([0,1],[0,1]) plt.text(.5,.5,wn[i],\ ha='center',va='center',size=10) y=np.array(w[wn[0]])[:,np.newaxis] X=np.array(w[wn[1:]]) from sklearn import linear_model regr=linear_model.LinearRegression(fit_intercept=False) regr.fit(X,y) print(regr.coef_) res=y-regr.predict(X) import scipy.stats as stats import pylab res.shape=res.shape[0] f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(121) plt.scatter(regr.predict(X),res) plt.plot(regr.predict(X),np.ones(len(y))) plt.xlabel('Fitted values') plt.ylabel('Residuals') f.add_subplot(122) stats.probplot(res,dist="norm",plot=pylab) plt.show() from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn import tree import graphviz regr2 =DecisionTreeRegressor(max_depth=4,random_state=100) regr2 = regr2.fit(X,y) dot_data=tree.export_graphviz(regr2,feature_names=wn[1:],out_file=None) graph=graphviz.Source(dot_data) f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(111) height=regr2.feature_importances_ bars = wn[1:] y_pos=np.arange(len(bars)) plt.bar(y_pos,height) plt.xticks(y_pos,bars) plt.yticks() plt.show() 解释以上代码

以上代码是用于数据分析和可视化的Python代码。首先，它使用pandas库加载名为'BostonHousing2.csv'的csv文件，并删除了"chas"列。然后，它选择了一些列作为特征和目标变量，并使用线性回归模型进行拟合和预测。...

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regr = DecisionTreeRegressor( max_depth=30, min_samples_leaf=1, ccp_alpha=0.0, random_state=0 ) regr.fit(x_train, y_train)

这段代码使用决策树回归器（DecisionTreeRegressor）来训练模型，其中max_depth参数指定决策树的最大深度，min_samples_leaf参数指定每个叶节点最少需要的样本数，ccp_alpha参数指定复杂度惩罚项，random_state参数...

请检查这段代码有没有错误 import pandas as pd from pyecharts.charts import * from sklearn.linear_model import LogisticRegression data = pd.read_csv('双色球.csv',encoding='utf-8', engine='python') data.head() for i in range(0,6): data[f'r{i+1}'] = data['红球'].apply(lambda x:x.split(',')[i]) data[f'r{i+1}'] = data[f'r{i+1}'].astype('int64') def get_lotto_data(data, lotto, lotto_id): #取数据，指定训练集和测试集 data['lotto_id'] = lotto_id X = [] Y = [] # 标签and值 for s, p in zip(data['lotto_id'], data[lotto]): X.append([float(s)]) Y.append(float(p)) return X, Y def linear_model_test(X, Y, predict_value): #建立线性回归模型 regr = LogisticRegression() regr.fit(X, Y) predict_outcome = regr.predict(predict_value) predictions = {} predictions['intercept'] = regr.intercept_ predictions['coefficient'] = regr.coef_ predictions['predicted_value'] = predict_outcome return predictions def get_predicted_num(file, lotto, lotto_id): #使用线性回归推测中奖号码 X, Y = get_lotto_data(file, lotto, lotto_id) predict_value = [[33]] result = linear_model_test(X, Y, predict_value) if lotto_id < 7: print(f'中奖第{lotto_id}个红球为：', result['predicted_value'].astype('int64'), '号球') else: print('中奖蓝球为：', result['predicted_value'].astype('int64'), '号球') get_predicted_num(data, 'r1', 1) # 预测红1 get_predicted_num(data, 'r2', 2) # 预测红2 get_predicted_num(data, 'r3', 3) # 预测红3 get_predicted_num(data, 'r4', 4) # 预测红4 get_predicted_num(data, 'r5', 5) # 预测红5 get_predicted_num(data, 'r6', 6) # 预测红6 get_predicted_num(data, '蓝球', 7) # 预测蓝7

print(f'中奖第{lotto_id}个红球为：', result['predicted_value'].astype('int64'), '号球') else: print('中奖蓝球为：', result['predicted_value'].astype('int64'), '号球') get_predicted_num(data, 'r1',...

regr = LinearRegression() regr.fit(x_train, y_train)

具体来说，LinearRegression()是一个线性回归模型的对象，regr是该对象的一个实例。接下来，调用该实例的fit方法，将训练数据集x_train和y_train作为参数传入，以进行模型训练。在训练过程中，模型会自动调整模型...

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from keras_frcnn import metrics as metrics_fn ImportError: cannot import name 'metrics' from 'keras_frcnn' (D:\程序\Keras-Faster-RCNN-master-master\keras_frcnn\__init__.py)

为此，你可以尝试使用keras_frcnn.metrics代替from keras_frcnn import metrics as metrics_fn，并修改class_acc和mean_overlapping_bboxes为keras_frcnn.metrics.class_acc和keras_frcnn.metrics.mean_...

for N in range(5, Nmax2+1): X_train = np.array(range(len(df_temp['adj_close'][-N-1:-1]))) y_train = np.array(df_temp['adj_close'][-N-1:-1]) X_train = X_train.reshape(-1, 1) y_train = y_train.reshape(-1, 1) regr.fit(X_train, y_train) y_est = regr.predict(X_train)

这段代码是什么意思？ 这段代码是一个循环，从5开始循环到Nmax2+1为止。在每次循环中，它会构建一个X_train和y_train的训练数据集...然后，将X_train和y_train传递给线性回归模型regr进行拟合，得到y_est的预测结果。

print("Coefficients: \n", regr.coef_) # The mean squared error print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(Y_test, y_pred)) # The coefficient of determination: 1 is perfect prediction print("Coefficient of determination: %.2f" % r2_score(Y_test, y_pred))

这段代码包含了三个打印语句，用于输出线性回归模型的系数、均方误差以及确定系数。 第一个打印语句输出了线性回归模型的系数，即模型中各特征对应的权重。 第二个打印语句计算并输出了预测值y_pred与测试集目标...

NameError: name 'best_regr' is not defined怎么解决

请确保您已经定义了名为'best_regr'的变量或对象，并且在使用它之前已经初始化。如果您已经定义了'best_regr'，请检查是否有任何拼写错误或语法错误。您还可以尝试在使用'best_regr'之前将其初始化。例如，您可以将...

if [ ! -e $(TB_PATH)/tests/$(shell echo $(DEST) | sed "s/_regr.*//") ]

这是一个shell脚本中的if语句，意思是：如果$(TB_PATH)/tests/$(shell echo $(DEST) | sed "s/_regr.*//") 不存在，则执行以下操作。其中$()表示执行括号中的命令并将结果返回，sed命令是用来替换字符串的命令。具体...

regr = LinearRegression()

regr = LinearRegression() 接下来，可以使用该对象的fit()方法来拟合模型，例如： X = [[0, 1], [5, 1], [15, 2], [25, 5], [35, 11], [45, 15], [55, 34], [60, 35]] y = [4, 5, 20, 14, 32, 22, 38, 43...

错误使用 classreg.regr.FitObject/selectVariables (line 293) Predictor variables must be numeric vectors, numeric matrices, or categorical vectors. 出错 classreg.regr.TermsRegression/selectVariables (line 260) model = selectVariables@classreg.regr.ParametricRegression(model); 出错 classreg.regr.FitObject/doFit (line 91) model = selectVariables(model); 出错 LinearModel.fit (line 1215) model = doFit(model); 出错 fitlm (line 117) model = LinearModel.fit(X,varargin{:}); >>

这个错误通常发生在使用fitlm函数进行线性回归模型拟合时，自变量输入的格式不正确。根据错误提示，自变量应该是数值向量、数值矩阵或分类向量，如果输入格式不符合这些条件，就会出现这个错误。...

plt.figure(figsize=(12, 8), dpi=80) plt.plot(range(1,Nmax2+2), df_temp[-Nmax2-1:]['adj_close'], 'bx-') plt.plot(Nmax2+1, df_temp[-1:]['adj_close'], 'ys-') legend_list = ['adj_close', 'actual_value'] color_list = ['r', 'g', 'k', 'y', 'm', 'c', '0.75'] marker_list = ['x', 'x', 'x', 'x', 'x', 'x', 'x'] regr = LinearRegression(fit_intercept=True)

这段代码是在使用Python中的matplotlib库进行数据可视化，并且使用LinearRegression进行线性回归分析。具体来说，它画出了一个折线图，其中横轴是1到Nmax2+2之间的数字，纵轴是df_temp[-Nmax2-1:]中的adj_close数据...
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