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  • 线性回归api

    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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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/deepend/p/14463990.html
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