LinearRegression类怎么得到系数 python
时间: 2023-06-07 09:07:12 浏览: 45
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。
python linearregression的系数
Python中的线性回归模型可以使用scikit-learn库中的LinearRegression类来实现。在该类中,系数可以通过coef_属性获得。下面是一个示例代码:
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建线性回归模型对象
model = LinearRegression()
# 假设你已经有了训练数据X和对应的目标值y
# 训练模型
model.fit(X, y)
# 获取系数
coefficients = model.coef_
# 打印系数
print(coefficients)
```
请注意,这里的X是训练数据的特征矩阵,y是对应的目标值。系数coefficients是一个数组,每个元素对应一个特征的系数。