import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn import linear_model from sklearn.metrics import r2_score path = 'C:/Users/asus/Desktop/台区电量样本.xlsx' data_B = pd.read_excel(path, header=None) data_B = data_B.iloc[1:284, 1:19] x = data_B.iloc[:, 1:19] y = data_B.iloc[:, 0:1] #对数据进行标准化处理 scaler=StandardScaler() scaledx=scaler.fit_transform(x) #线性回归模型 method=linear_model.LinearRegression() getmodel_1=method.fit(x,y) coef_,intercept_=getmodel_1.coef_,getmodel_1.intercept_ print('回归模型的系数为: {},截距为: {}'.format(coef_,intercept_)) #用R平方检验该模型的拟合度 predict_y=getmodel_1.predict(x) R_square=r2_score(y,predict_y) print('R_square is: ',R_square) #得到的值只有0.37,说明该模型不适合预估 #如果可行,就可以预估
时间: 2024-04-13 08:27:15 浏览: 24
你的代码看起来是在使用pandas和scikit-learn库进行数据处理和线性回归模型的拟合。你的数据文件路径是'C:/Users/asus/Desktop/台区电量样本.xlsx',然后你读取了数据并进行了一些预处理操作。
在这段代码中,你使用了StandardScaler对特征数据进行了标准化处理,然后使用LinearRegression建立了线性回归模型。你打印出了回归模型的系数和截距,并计算了R平方值来评估模型的拟合程度。
然后你提到R平方值只有0.37,说明该模型不适合预估。如果你有其他问题或需要进一步帮助,请随时告诉我。
相关问题
import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler
这段代码主要是导入了一些常用的数据处理和机器学习库,包括pandas、sklearn.model_selection、sklearn.neighbors和sklearn.preprocessing。其中pandas库用于数据处理,sklearn.model_selection库用于模型选择和数据集划分,sklearn.neighbors库用于K近邻分类算法,sklearn.preprocessing库用于数据预 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
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```
这个结果就是将列名大于 50 小于 60 的部分删除后的新矩阵。
import torch import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
这段代码导入了三个库:torch、pandas和sklearn。torch是PyTorch深度学习框架的Python接口,pandas是一个用于数据处理和分析的Python库,sklearn则是Python中流行的机器学习库。这段代码还使用了sklearn库中的两个类:LabelEncoder和OneHotEncoder。LabelEncoder用于将文本标签转换为数字标签,OneHotEncoder则用于将数字标签转换为独热编码。这两个类通常被用于数据预处理中的特征编码。
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