Python机器学习线性模型

简介: Python机器学习线性模型

Python中有许多机器学习库可以实现线性模型,最常用的库是scikit-learn。下面是一个示例代码,展示了如何使用scikit-learn库中的线性模型进行训练和预测:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 构造样本数据
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]  # 特征
y = [2, 4, 6, 8, 10]  # 目标值
# 将数据划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('均方误差:', mse)

在上述代码中,首先导入了需要的模块,然后构造了一个简单的样本数据集。接下来,通过train_test_split函数将数据划分为训练集和测试集,然后创建了一个LinearRegression对象。通过调用fit方法拟合模型,然后用predict方法进行预测。最后,使用mean_squared_error函数计算了预测的均方误差。

除了线性回归模型,scikit-learn还提供了其他一些常用的线性模型,如岭回归、Lasso回归和逻辑回归等。可以根据具体问题选择合适的线性模型进行建模。

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