linear_model.LinearRegression().fit(x, y)

This is a code snippet in Python that creates an instance of the LinearRegression class from the scikit-learn library and fits a linear regression model to the data provided by the input variables x and y.

The variable x represents the independent variable(s) or features, and y represents the dependent variable or target variable. The fit() method estimates the coefficients of the linear regression model that best fits the data, based on the ordinary least squares algorithm.

Once the model is fitted, it can be used to make predictions on new data by calling the predict() method on the fitted model object.

相关问题

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)`。

如果你还有其他问题，请随时提问。

linear_model = LinearRegression() linear_model.fit(X_train, y_train) coef = linear_model.coef_#回归系数 line_pre = linear_model.predict(X_test) print('SCORE:{:.4f}'.format(linear_model.score(X_test, y_test))) print('RMSE:{:.4f}'.format(np.sqrt(mean_squared_error(y_test, line_pre))))

linear_model = LinearRegression() 表示创建一个线性回归模型。

linear_model.fit(X_train, y_train) 表示用训练数据 X_train 和 y_train 训练模型。

coef = linear_model.coef_ 表示获取模型的系数。