linear_fit = LinearRegression().fit(x, y) logit_fit = LogisticRegression().fit(x, y.ravel()) prob_fit = GaussianNB().fit(x, y.ravel()) coef_mat = np.column_stack((prob_fit.theta.T, logit_fit.coef_, linear_fit.coef_)) print(coef_mat) prop_mat = np.column_stack((prob_fit.theta_.T / logit_fit.coef_, prob_fit.theta_.T / linear_fit.coef_, logit_fit.coef_ / linear_fit.coef_))
时间: 2024-04-23 17:22:09 浏览: 12
这段代码看起来是进行了一些机器学习中的模型拟合和系数计算。首先,使用 LinearRegression、LogisticRegression 和 GaussianNB 分别对输入数据 x 和 y 进行拟合,得到线性回归、逻辑回归和高斯朴素贝叶斯模型的系数。接着,将这些系数按列方向拼接成一个矩阵 coef_mat,用于后续的分析。最后,计算三种模型系数之间的比例,得到一个比例矩阵 prop_mat,也用于后续的分析。具体分析的内容需要看后续代码,但是这段代码的作用是先进行模型拟合,然后计算模型系数并进行比较和分析。
相关问题
linear_fit = LinearRegression().fit(x, y) logit_fit = LogisticRegression().fit(x, y.ravel()) prob_fit = GaussianNB().fit(x, y.ravel())调取这三个的系数矩阵
对于`LinearRegression`和`LogisticRegression`模型,系数矩阵可以通过`coef_`属性获得;对于`GaussianNB`模型,系数矩阵可以通过`theta_`属性获得。具体代码如下:
```python
linear_theta = linear_fit.coef_
logit_theta = logit_fit.coef_
prob_theta = prob_fit.theta_
```
这里需要注意的是,`LogisticRegression`模型的`coef_`属性返回的是一个二维数组,如果是单变量的分类问题,需要使用`coef_[0]`获得系数矩阵。同时,对于`GaussianNB`模型,系数矩阵实际上是一个均值向量,需要通过`reshape`方法转换成一维数组,具体代码如下:
```python
prob_theta = prob_fit.theta_.reshape(-1)
```
linear_fit = LinearRegression().fit(x, y) logit_fit = LogisticRegression().fit(x, y.ravel()) #ravel()将多维数组转化为一维数组的功能 prob_fit = GaussianNB().fit(x, y.ravel())
这是三个不同的机器学习模型的训练过程,分别是线性回归模型(LinearRegression),逻辑回归模型(LogisticRegression)和高斯朴素贝叶斯模型(GaussianNB)。其中,x是输入的特征向量,y是对应的标签。fit()方法用于训练模型。在训练完成后,可以使用这些模型来预测新的输入数据的标签。
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