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
时间: 2023-12-24 09:14:13 浏览: 42
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。
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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:
```python
import mglearn
X, y = mglearn.datasets.make_forge()
print("X.shape:", X.shape)
print("Data preview:\n", X[:5], y[:5])
```
(data, target) = sklearn.datasets.load_breast_cancer(return_X_y=True)
你想了解如何使用 sklearn.datasets.load_breast_cancer加载乳腺癌数据集的特征和目标变量,是吗?
这个函数是 scikit-learn中的一个实用函数,用于乳腺癌数据集。它返回一个元 (data, target),其中 data 是一个包乳腺癌数据集特征的数组, 是一个包含对应目标变(即乳腺癌的分类标签)的数组。
你可以使用以下代码加载乳腺癌数据集:
```python
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
(data, target) = load_breast_cancer(return_X_y=True)
```
这样,你就可以通过 `data` 和 `target` 分别访问特征和目标变量的数据了。注意,`data` 是一个二维数组,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征;而 `target` 则是一个一维数组,每个元素对应一个样本的目标变量值。
希望这个回答对你有所帮助!如果你还有其他问题,请随时提出。