python_linear_model

最新推荐文章于 2023-12-12 09:43:15 发布

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本文使用sklearn库中的糖尿病数据集，通过线性回归模型进行预测分析。首先加载数据并将其划分为训练集和测试集，接着创建线性回归模型，并用测试集评估模型效果。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
come form sklearn
测试
"""
print (__doc__)
#load  data from sklearn
from sklearn import datasets
diabetes = datasets.load_diabetes()
diabetes_X_train = diabetes.data[:-20]
diabetes_X_test = diabetes.data[-20:]
diabetes_y_train = diabetes.target[:-20]
diabetes_y_test = diabetes.target[-20:]
# Create linear model
from sklearn import linear_model
regr =linear_model.LinearRegression()
regr.fit(diabetes_X_test,diabetes_y_test)
print("系数为：",regr.coef_)
re_score = regr.score(diabetes_X_test,diabetes_y_test)
#打印R_square
print(re_score)