load_diabetes
时间: 2023-07-29 08:09:03 浏览: 90
`load_diabetes`是一个函数,它可以从sklearn的datasets模块中加载糖尿病数据集。这个数据集包含442个患者的生理指标和一年后的疾病进展情况。数据集中包含10个输入特征和1个输出变量(即疾病进展情况),可以用于回归分析。要加载该数据集,您可以使用以下代码:
```python
from sklearn.datasets import load_diabetes
diabetes = load_diabetes()
X, y = diabetes.data, diabetes.target
```
其中,X是一个形状为(442,10)的numpy数组,y是一个形状为(442,)的numpy数组,包含了每个患者的疾病进展情况。您可以使用这些数据来训练机器学习模型,以预测疾病进展情况。
相关问题
from sklearn.datasets import load_diabetes diabetes=load_diabetes()#以糖尿病模型为例 X=diabetes.data#自变量 y=diabetes.target#因变量 from sklearn.model_selection import train_test_split #数据划分 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random=8)
在`train_test_split()`函数中,参数名应该是`random_state`而不是`random`。请将代码中的`random`改为`random_state`,并指定一个整数值作为随机种子,如下所示:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=8)
```
这样就可以正确地划分数据集了。随机种子的作用是固定随机数生成器的状态,以确保每次运行代码时得到的划分结果相同。你可以根据需要选择不同的随机种子值。
翻译代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # Load the diabetes dataset diabetes_X, diabetes_y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True) # Use only one feature diabetes_X = diabetes_X[:, np.newaxis, 2] # Split the data into training/testing sets diabetes_X_train = diabetes_X[:-20] diabetes_X_test = diabetes_X[-20:] # Split the targets into training/testing sets diabetes_y_train = diabetes_y[:-20] diabetes_y_test = diabetes_y[-20:] # Create linear regression object regr = linear_model.LinearRegression() # Train the model using the training sets regr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train) # Make predictions using the testing set diabetes_y_pred = regr.predict(diabetes_X_test) # The coefficients print("Coefficients: \n", regr.coef_) # The mean squared error print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)) # The coefficient of determination: 1 is perfect prediction print("Coefficient of determination: %.2f" % r2_score(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)) # Plot outputs plt.scatter(diabetes_X_test, diabetes_y_test, color="black") plt.plot(diabetes_X_test, diabetes_y_pred, color="blue", linewidth=3) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show()
这是一段使用 Scikit-learn 库进行线性回归的 Python 代码。具体步骤如下:
1.导入需要的库,包括 Matplotlib 和 Numpy 用于绘图和数据处理,以及 Scikit-learn 中的 datasets、linear_model 和 metrics 模块。
2.加载糖尿病数据集,即 diabetes_X 和 diabetes_y。
3.仅使用一个特征(即第3列)。
4.将数据集分为训练集和测试集。
5.创建线性回归对象。
6.使用训练集训练模型。
7.使用测试集进行预测。
8.输出回归系数、均方误差和确定系数。
9.绘制散点图和拟合直线。
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