android网站开发实例,品牌营销策划案例ppt,dw网页制作模板下载,公众号开发者多次群发Scikit-learn 中的线性回归是一个用于监督学习的算法#xff0c;它用于拟合数据集中的特征和目标变量之间的线性关系。以下是使用 Scikit-learn 实现线性回归的基本步骤#xff1a;
1. 导入所需库
首先#xff0c;你需要导入所需的库和模块。
import numpy as np
import …Scikit-learn 中的线性回归是一个用于监督学习的算法它用于拟合数据集中的特征和目标变量之间的线性关系。以下是使用 Scikit-learn 实现线性回归的基本步骤
1. 导入所需库
首先你需要导入所需的库和模块。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error2. 准备数据
接下来你需要准备数据集通常包括特征和目标变量。
# 假设 x 是特征集y 是目标变量
x np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y np.array([1, 2, 3, 4, 5])3. 划分训练集和测试集
为了评估模型的性能通常需要将数据集划分为训练集和测试集。
x_train, x_test, y_train, y_test train_test_split(x, y, test_size0.2, random_state0)4. 创建线性回归模型
然后你需要创建一个线性回归模型实例。
linear_regression LinearRegression()5. 训练模型
使用训练集数据训练模型。
linear_regression.fit(x_train, y_train)6. 预测
使用训练好的模型对测试集进行预测。
y_pred linear_regression.predict(x_test)7. 评估模型
评估模型的性能通常使用均方误差MSE作为评估指标。
mse mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(fMean Squared Error: {mse})8. 可视化
可选步骤使用散点图可视化实际值和预测值。
plt.scatter(x_test, y_test, colorblue)
plt.plot(x_test, y_pred, colorred)
plt.title(Linear Regression)
plt.xlabel(X)
plt.ylabel(Y)
plt.show()9. 模型持久化可选
如果你需要保存训练好的模型可以使用 joblib 库将其保存到文件以后可以重新加载。
import joblib
# 保存模型
joblib.dump(linear_regression, linear_regression_model.joblib)
# 加载模型
loaded_model joblib.load(linear_regression_model.joblib)以上就是使用 Scikit-learn 进行线性回归分析的基本步骤。需要注意的是线性回归假设特征和目标变量之间存在线性关系实际应用中需要根据数据特点进行适当的预处理和特征选择。
