X, y = mglearn.datasets.make_forge() mglearn.plots.plot_linear_regression_wave() from sklearn.linear_model import LinearRegression X, y = mglearn.datasets.make_wave(n_samples=60) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42) lr = LinearRegression().fit(X_train, y_train) print("lr.coef_: {}".format(lr.coef_)) print("lr.intercept_: {}".format(lr.intercept_)) print("Training set score: {}".format(lr.score(X_train, y_train))) print("Test set score: {}".format(lr.score(X_test, y_test))) X, y = mglearn.datasets.load_extended_boston() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0) lr = LinearRegression().fit(X_train, y_train) print("Training set score: {}".format(lr.score(X_train, y_train))) print("Test set score: {}".format(lr.score(X_test, y_test))) 对该段代码做出详细解释

这段代码是一个线性回归的示例，其中包含三个部分：

1. 第一个部分使用mglearn中的make_forge()函数生成一些合成数据，并使用mglearn.plots.plot_linear_regression_wave()函数可视化线性回归模型的预测结果。该部分旨在展示线性回归模型如何处理简单的数据集。

2. 第二个部分使用mglearn.datasets.make_wave()函数生成一个包含60个样本的简单回归数据集。接着，使用train_test_split()函数将数据集分成训练集和测试集。然后，使用LinearRegression()函数创建一个线性回归模型，并使用fit()函数将其拟合到训练数据上。最后，使用score()函数计算模型在训练集和测试集上的R^2分数，并输出结果。这部分旨在展示如何在简单的回归问题上使用线性回归模型，并评估模型的性能。

3. 第三个部分使用mglearn.datasets.load_extended_boston()函数加载一个包含506个样本和105个特征的波士顿房价数据集。接着，使用train_test_split()函数将数据集分成训练集和测试集。然后，使用LinearRegression()函数创建一个线性回归模型，并使用fit()函数将其拟合到训练数据上。最后，使用score()函数计算模型在训练集和测试集上的R^2分数，并输出结果。这部分旨在展示如何在更复杂的回归问题上使用线性回归模型，并评估模型的性能。

相关问题

X, y = mglearn.datasets.make_forge()

这行代码使用 mglearn 库中的 make_forge 函数生成一个二维数据集 X 和二分类标签 y，用于分类问题的演示和练习。其中 X 是一个二维数组，每行代表一个数据点，包含两个特征。y 是一个一维数组，每个元素代表对应数据点的类别标签，只有两个可能取值：0 或 1。你可以使用以下代码来查看数据集的形状和前几行数据：

import mglearn
X, y = mglearn.datasets.make_forge()
print("X.shape:", X.shape)
print("Data preview:\n", X[:5], y[:5])

from sklearn.datasets import make_circles from sklearn.datasets import make_moons import matplotlib.

好的，`make_circles` 和 `make_moons` 都是 scikit-learn (sklearn) 库中的函数，用于生成二维数据集，常用于可视化和机器学习模型的演示。这两个函数主要用于创建两个简单形状的数据集：

- `make_circles()` 函数生成一组围绕着中心点的圆形数据。数据可以设置为同心圆（默认），也可以通过调整参数如 `noise` 来增加噪声，使得数据点不是完美的圆形分布。

- `make_moons()` 则生成一对月牙形的数据集，通常用于模拟分类任务中的非线性模式。数据由两个相互交错的半圆形组成，每个半圆又分为两部分，可以用于展示二元分类的情况。

`matplotlib` 是一个广泛使用的 Python 数据可视化库，可以用来绘制各种图表，包括散点图、线图等，非常适合用来展示这些生成的数据集的结果。

你可以使用以下代码示例来加载并可视化 `make_circles` 或 `make_moons` 的数据：

from sklearn.datasets import make_circles, make_moons
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
X_circles, y_circles = make_circles(n_samples=100, noise=0.1)
X_moons, y_moons = make_moons(n_samples=100)

# 可视化
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))

axs[0].scatter(X_circles[:, 0], X_circles[:, 1], c=y_circles, cmap='viridis')
axs[0].set_title('Make Circles')

axs[1].scatter(X_moons[:, 0], X_moons[:, 1], c=y_moons, cmap='viridis')
axs[1].set_title('Make Moons')

plt.show()

这会显示生成的圆形和月牙形数据的散点图。