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线性回归api初步使用(二)

咔吧咔吧 发表于 2020-12-02 14:27:03 2020-12-02
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【摘要】 1 线性回归API     sklearn.linear_model.LinearRegression()     LinearRegression.coef_:回归系数2 举例2.1 步骤分析    1.获取数据集    2.数据基本处理(该案例中省略)    3.特征工程(该案例中省略)    4.机器学习    5.模型评估(该案例中省略)2.2 代码过程    导入模块from sk...

1 线性回归API
     sklearn.linear_model.LinearRegression()
     LinearRegression.coef_:回归系数


2 举例

2.1 步骤分析
    1.获取数据集
    2.数据基本处理(该案例中省略)
    3.特征工程(该案例中省略)
    4.机器学习
    5.模型评估(该案例中省略)
2.2 代码过程
    导入模块

from sklearn.linear_model import LinearRegression 

    构造数据集

x = [[80, 86],
[82, 80],
[85, 78],
[90, 90],
[86, 82],
[82, 90],
[78, 80],
[92, 94]]
y = [84.2, 80.6, 80.1, 90, 83.2, 87.6, 79.4, 93.4]

    机器学习-- 模型训练

   

# 实例化API
estimator = LinearRegression()
# 使用fit方法进行训练
estimator.fit(x,y)

estimator.coef_

estimator.predict([[100, 80]])

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