from sklearn.linear_model import LinearRegression Ir = LinearRegression() Ir.fit(X_train[features_without_ones], y_train) print(Ir.coef_) w_Ir = [] w_Ir.extend(Ir.coef_) w_Ir.append(Ir.intercept_) w1['Ir_sklearn_w']=w_Ir w1.round(decimals=2)
时间: 2023-12-06 08:41:33 浏览: 48
这段代码是使用 scikit-learn 库中的线性回归模型 LinearRegression 对训练数据 X_train 和 y_train 进行拟合,得到模型参数 Ir.coef_ 和截距项 Ir.intercept_。然后将模型参数和截距项存储到一个列表中,并将该列表添加到名为 w1 的 pandas DataFrame 中的一个新列 Ir_sklearn_w 中。最后对 w1 进行四舍五入保留两位小数的操作。
相关问题
from sklearn.linear_model import LinearRegression中sklearn和LinearRegression报错
如果你在运行这段代码时出现了sklearn和LinearRegression报错,可能是因为你没有正确安装sklearn包或者没有正确导入LinearRegression类。建议先检查是否已经正确安装了sklearn包,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install -U scikit-learn
```
如果已经安装了sklearn包,那么需要确保你的代码中正确导入了LinearRegression类。可以使用以下语句导入:
```
from sklearn.linear_model import LinearRegression
```
如果仍然报错,可以尝试重新安装sklearn包或者在导入时使用完整路径,如:
```
from sklearn.linear_model.linear_regression import LinearRegression
```
如果还有问题,可以提供更详细的错误信息以便更好地定位问题。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
LinearRegression 是 scikit-learn 库中的一个线性回归模型。可以使用该型对数据进行拟合,并且预测新的数据点。使用时需要导入该模块python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
```
然后,通过实例化 LinearRegression 类来创建一个线性回归模型:
```python
model = LinearRegression()
```
接下来,使用 `fit()` 方法对模型进行训练,传入训练数据的自变量和因变量:
```python
model.fit(X_train, y_train)
```
其中,`X_train` 是训练数据的自变量,`y_train` 是训练数据的因变量。
训练完成后,可以使用 `predict()` 方法对新数据进行预测:
```python
y_pred = model.predict(X_test)
```
其中,`X_test` 是新数据的自变量,`y_pred` 是预测的因变量。
除此之外,还可以使用 `score()` 方法计算模型的 R² 分数:
```python
score = model.score(X_test, y_test)
```
其中,`X_test` 是测试数据的自变量,`y_test` 是测试数据的因变量。