博客
关于我
算法实践1_线性回归
阅读量:434 次
发布时间:2019-03-06

本文共 698 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

参数解释

sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None)
超参 解释 类型(默认值)
fit_intercept 是否计算模型的截距;如果设置为 False,计算将不使用截距(即:期望数据已经进行了中心化处理) boolean(True)
normalize 是否将数据归一化;fit_intercept 设置为 False 时,这个参数可以忽略。如果设置为 True,回归之前将通过减去均值并除l2范数进行归一化。如果需要进行标准化,请在调用估计器 normalize=False的 fit 函数之前使用 boolean(False)
n_jobs 确定cpu的核数 (None表示1,-1 表示使用所有) int or None(None)
属性 解释 类型
coef_ 回归系数(斜率) array
intercept_ 截距 array
方法 解释 类型
fit(X, y[, sample_weight]) 训练模型 X : array-like or 稀疏矩阵,y : array_like,sample_weight : numpy array
predict(X) 预测 X : array_like or 稀疏矩阵
score(X, y[, sample_weight]) R 2 = 1 − ( ∑ i = 1 m ( y ( i ) − y ^ ( i ) ) 2 ) / m ( ∑ i = 1 m ( y ( i )

转载地址:http://llwyz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
MySQL DBA 数据库优化策略
查看>>
multi_index_container
查看>>
MySQL DBA 进阶知识详解
查看>>
Mura CMS processAsyncObject SQL注入漏洞复现(CVE-2024-32640)
查看>>
Mysql DBA 高级运维学习之路-DQL语句之select知识讲解
查看>>
mysql deadlock found when trying to get lock暴力解决
查看>>
MuseTalk如何生成高质量视频(使用技巧)
查看>>
mutiplemap 总结
查看>>
MySQL DELETE 表别名问题
查看>>
MySQL Error Handling in Stored Procedures---转载
查看>>
MVC 区域功能
查看>>
MySQL FEDERATED 提示
查看>>
mysql generic安装_MySQL 5.6 Generic Binary安装与配置_MySQL
查看>>
Mysql group by
查看>>
MySQL I 有福啦,窗口函数大大提高了取数的效率!
查看>>
mysql id自动增长 初始值 Mysql重置auto_increment初始值
查看>>
MySQL in 太多过慢的 3 种解决方案
查看>>
MySQL InnoDB 三大文件日志,看完秒懂
查看>>
Mysql InnoDB 数据更新导致锁表
查看>>
Mysql Innodb 锁机制
查看>>