modelMulti.coef_[0][1]
时间: 2023-11-09 11:05:56 浏览: 24
根据你提供的信息,我猜测你在使用 scikit-learn 中的线性回归模型进行训练,并且想要获取模型的系数。具体来说,`modelMulti.coef_` 是一个数组,包含了所有特征的系数,而 `modelMulti.coef_[0][1]` 则是指第一个特征对应的系数值,因为数组是从 0 开始索引的。所以,`modelMulti.coef_[0][1]` 表示的是第一个特征的系数值。但是需要注意的是,具体的含义还要看你的特征是什么。
相关问题
lr.coef_[0]
这是一个Python中scikit-learn库中线性回归模型的属性,用于获取线性回归模型中自变量的系数。其中,lr为已经训练好的线性回归模型对象,[0]表示获取第一个特征的系数。例如,如果我们使用线性回归对一个包含两个特征的数据集进行建模,那么lr.coef_[0]就表示第一个特征在模型中的系数,而lr.coef_[1]则表示第二个特征在模型中的系数。这个属性可以帮助我们了解每个特征对于预测结果的重要程度。
lin_reg.coef_实例
假设我们有以下数据集:
| X | Y |
|---|---|
| 1 | 2 |
| 2 | 4 |
| 3 | 6 |
| 4 | 8 |
| 5 | 10 |
我们可以使用线性回归模型拟合这些数据并查看`lin_reg.coef_`的值:
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X, y)
print(lin_reg.coef_) # 输出 [2.]
```
在这个例子中,`lin_reg.coef_`的值为2,这意味着在单变量线性回归中,斜率为2,也就是说,每增加1个X,Y就会增加2。