怎么查看LinearRegression模型的参数
时间: 2023-03-25 10:04:46 浏览: 68
您可以使用LinearRegression模型的coef_属性来查看模型的参数。例如,如果您的模型名称为lr,则可以使用以下代码来查看参数:
print(lr.coef_)
这将输出一个数组,其中包含每个特征的参数值。
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linearregression()模型参数
Linear regression模型有两个主要的参数:斜率和截距。
斜率(slope)是模型对自变量的响应变化的度量。它表示自变量每单位变化时,因变量的平均变化量。斜率可以用于预测因变量的值。
截距(intercept)是模型在自变量为0时的因变量的平均值。它表示在自变量没有影响时,因变量的基准值。
线性回归模型的数学表达式可以写作:y = mx + b,其中y是因变量,x是自变量,m是斜率,b是截距。
在训练过程中,线性回归模型会根据给定的训练数据自动学习并调整这两个参数,以使模型能够最好地拟合数据。
linearregression参数详解
linear regression是一种常见的机器学习算法,用于建立一个线性模型来预测一个连续的输出变量。在Python中,我们可以使用scikit-learn库中的LinearRegression类来实现线性回归。
LinearRegression类的主要参数如下:
1. fit_intercept:是否计算截距。默认为True。
2. normalize:是否对数据进行标准化。默认为False。
3. copy_X:是否复制X。默认为True。
4. n_jobs:用于计算的CPU数量。默认为None,表示使用所有CPU。
在使用LinearRegression类进行线性回归时,我们需要先创建一个LinearRegression对象,然后使用fit()方法拟合数据,最后使用predict()方法进行预测。