LinearRegression类怎么得到系数 python

可以通过sklearn库中的LinearRegression类来得到线性回归模型的系数。以下是一个示例代码：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义训练数据
X_train = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y_train = [[2], [4], [6], [8], [10]]

# 创建模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 获取模型系数
coefficients = model.coef_

print(coefficients)

在以上示例中，我们使用了LinearRegression类创建了一个线性回归模型，并使用一组简单的训练数据进行训练。然后使用model.coef_属性获取模型的系数。

相关问题

Linearregression类怎么用python实现

Linearregression 类在 sklearn.linear_model 库中，可以使用以下代码实现：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 生成样本数据
X = [[1],[2],[3],[4]]
Y = [[2],[4],[6],[8]]

# 创建 LinearRegression 实例
lr = LinearRegression()

# 训练模型
lr.fit(X,Y)

# 输出参数
print("系数：", lr.coef_)
print("截距：", lr.intercept_)

# 预测结果
x_test = [[5],[6],[7],[8]]
y_predict = lr.predict(x_test)
print("预测结果：", y_predict)

运行结果：

系数： [[2.]]
截距： [0.]
预测结果： [[10.]
 [12.]
 [14.]
 [16.]]

在以上代码中，通过导入 LinearRegression 类并创建实例，可以利用 sklearn.linear_model 库中封装好的线性回归算法，实现对样本数据进行拟合和预测。

如何获取linearregression得到判定系数

在使用linear regression进行拟合后，可以使用sklearn中的r2_score函数来获取判定系数。具体方法如下：

1. 导入sklearn库中的linear_model和metrics模块：

from sklearn import linear_model
from sklearn import metrics

2. 定义linear regression模型并进行拟合：

reg = linear_model.LinearRegression()
reg.fit(X_train, y_train)

其中，X_train和y_train分别是训练集的自变量和因变量。

3. 使用r2_score函数计算判定系数：

y_pred = reg.predict(X_test)
r2_score = metrics.r2_score(y_test, y_pred)
print('r2_score:', r2_score)

其中，X_test和y_test分别是测试集的自变量和因变量，y_pred是模型预测出的因变量。r2_score函数的第一个参数是真实值，第二个参数是预测值。计算出的r2_score即为判定系数。