开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

使用scikit learn LinearRegression.predict()

使用scikit-learn的LinearRegression.predict()方法是用于进行线性回归预测的函数。线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的统计模型，它可以通过已知的自变量来预测因变量的值。

LinearRegression.predict()方法接受一个参数，即输入的特征数据，返回预测的目标变量值。具体步骤如下：

导入必要的库和模块：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

创建一个LinearRegression对象：

regressor = LinearRegression()

使用训练数据拟合模型：

regressor.fit(X_train, y_train)

其中，X_train是训练数据的特征矩阵，y_train是对应的目标变量。

使用测试数据进行预测：

y_pred = regressor.predict(X_test)

其中，X_test是测试数据的特征矩阵，y_pred是预测的目标变量值。

LinearRegression.predict()方法返回一个数组，包含了对每个测试样本的预测结果。

线性回归适用于预测连续型的目标变量，例如房价预测、销售额预测等。它的优势在于简单易懂、计算效率高。

腾讯云提供了多个与机器学习和数据分析相关的产品，例如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）、腾讯云数据智能（https://cloud.tencent.com/product/tcdi）等，可以帮助用户进行数据处理、模型训练和预测等任务。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

scikit-learn: 使用conda安装scikit-learn

安装如果使用的Anaconda发布的Python版本，可以使用下列命令来安装scikit-learn机器学习库： conda install -c anaconda scikit-learn 验证安装完成以后...，可以使用下列的方法来进行版本的简单验证，从显示的版本信息上看，目前作者使用的版本号为0.19.1的scikit-learn： bj-m-211510a:tools jinguang1$ python

4.7K2 0

Scikit-learn使用总结

在机器学习和数据挖掘的应用中，scikit-learn是一个功能强大的python包。在数据量不是过大的情况下，可以解决大部分问题。...学习使用scikit-learn的过程中，我自己也在补充着机器学习和数据挖掘的知识。这里根据自己学习sklearn的经验，我做一个总结的笔记。另外，我也想把这篇笔记一直更新下去。...01scikit-learn基础介绍 1.1 估计器估计器，很多时候可以直接理解成分类器，主要包含两个函数： 1、fit()：训练算法，设置内部参数。接收训练集和类别两个参数。...大多数scikit-learn估计器接收和输出的数据格式均为numpy数组或类似格式。 1.2 转化器转换器用于数据预处理和数据转换，主要是三个方法： 1、fit()：训练算法，设置内部参数。...伯努利分布.png 03 scikit-learn扩展 3.0 概述具体的扩展，通常要继承sklearn.base包下的类。

1.4K7 1

4 Classifying Data with scikit-learn使用scikit-learn分类数据

Trees 用决策树做基本分类 2、 Tuning a Decision Tree model 调试决策树模型 3、 Using many Decisions Trees – random forests 使用多个决策树...-随机森林 4、 Tuning a random forest model 调试随机森林模型 5、 Classifying data with support vector machines 使用支持向量机分类数据...6、 Generalizing with multiclass classification 概述多分类问题 7、 Using LDA for classification 使用LDA进行分类 8、...使用随机梯度下降来分类 10、 Classifying documents with Naïve Bayes 使用朴素贝叶斯分类文档 11、 Label propagation with semi-supervised...如果我们要侦查欺诈，有太多的交易以至于一个人没办法完全的检测他们，所以，我们就能使用分类算法来自动完成决策。

3281 0

Scikit-learn

和其他众多的开源项目一样，Scikit-learn目前主要由社区成员自发进行维护。可能是由于维护成本的限制，Scikit-learn相比其他项目要显得更为保守。...这主要体现在两个方面：一是Scikit-learn从来不做除机器学习领域之外的其他扩展，二是Scikit-learn从来不采用未经广泛验证的算法。...本文将简单介绍Scikit-learn框架的六大功能，安装和运行Scikit-learn的大概步骤，同时为后续各更深入地学习Scikit-learn提供参考。...Scikit-learn的六大功能 Scikit-learn的基本功能主要被分为六大部分：分类，回归，聚类，数据降维，模型选择和数据预处理。...数据降维是指使用主成分分析（PCA）、非负矩阵分解（NMF）或特征选择等降维技术来减少要考虑的随机变量的个数，其主要应用场景包括可视化处理和效率提升。

7713 0

Scikit-learn包基本使用

Scikit-learn的包是机器学习使用的最全也是实用的包，封装了许多机器学习算法，包括各种分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理等许多方面的内容，提供了相当于黑盒的接口，非常适合初学者使用。...具体实现也就很简单了，主要是Scikit-learn的使用。...predictY[i]]) 要注意以下几点：在对csv文件进行读取时，我们从reader中只能逐行读取一遍，因此需要将他读到临时list里方便后续处理；区分list的append和extend方法的使用...最后尝试了下决策树跟SVM，发现使用决策树的结果是最好的（准确率甚至到了99%）。不过最终提交上去才发现最终的识别率还是好低(72%)。。。

2062 0

【Scikit-Learn 中文文档】使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN

使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN 内容提要在本节中，我们介绍一些在使用 scikit-learn 过程中用到的机器学习词汇，并且给出一些例子阐释它们。...我们可以将学习问题分为几大类: 监督学习 , 其中数据带有一个附加属性，即我们想要预测的结果值（点击此处转到 scikit-learn 监督学习页面）。...该数据集上的简单示例说明了如何从原始数据开始调整，形成可以在 scikit-learn 中使用的数据。从外部数据集加载要从外部数据集加载，请参阅加载外部数据集....在 scikit-learn 中，分类的估计器是一个 Python 对象，它实现了 fit(X, y) 和 predict(T) 等方法。...有关使用 scikit-learn 的模型持久化的更多详细信息，请参阅模型持久化部分。规定 scikit-learn 估计器遵循某些规则，使其行为更可预测。

1.2K9 0

使用scikit-learn填充缺失值

对缺失值进行填充，填充时就需要考虑填充的逻辑了，本质是按照不同的填充逻辑来估算缺失值对应的真实数据在scikit-learn中，通过子模块impute进行填充，提功了以下几种填充方式 1....在实际分析中，缺失值填充的算法还有很多，但是在scikit-learn中，主要就是集成了这3种填充方法。

2.8K2 0

【Scikit-Learn 中文文档】安装 scikit-learn | ApacheCN

如果你已经有一个安全的 numpy 和 scipy，安装 scikit-learn 的最简单的方法是使用 pip pip install -U scikit-learn 或者 conda: conda...install scikit-learn 如果您还没有安装 NumPy 或 SciPy，还可以使用 conda 或 pip 安装这些。...而是使用如下所述的第三方分发。如果您必须安装 scikit-learn 及其与 pip 的依赖关系，则可以将其安装为 scikit-learn[alldeps]。...Warning 升级或卸载使用 Anaconda 安装的 scikit-learn，或者 conda 不应该使用 pip 命令。...代替: 升级 scikit-learn: conda update scikit-learn 卸载 scikit-learn: conda remove scikit-learn 使用 pip install

1.9K8 0

使用 Scikit-learn 理解随机森林

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 Random forest interpretation with scikit-learn，作者 ando。...我的一些代码包正在做相关工作，然而，大多数随机森林算法包（包括 scikit-learn）并没有给出预测过程的树路径。因此 sklearn 的应用需要一个补丁来展现这些路径。...幸运的是，从 0.17 版本的 scikit-learn 开始，在 api 中有两个新增功能，这使得这个过程相对而言比较容易理解：获取用于预测的所有叶子节点的 id ，并存储所有决策树的所有节点中间值...注意：这需要 0.17 版本的 scikit-learn ，你可以通过访问 http://scikit-learn.org/stable/install.html#install-bleeding-edge...原文链接： https://blog.datadive.net/random-forest-interpretation-with-scikit-learn

9122 0

使用scikit-learn构建数据集

在scikit-learn中，提供了多种构建数据的方法 1....简单数据集在机器学习领域，有很多常用的数据集，在scikit-learn中，内置了这些常用数据集，通过对应的函数可以直接加载，对于回归算法而言，常用数据集的加载函数如下 1. load_boston(...downloading Olivetti faces from https://ndownloader.figshare.com/files/5976027 to C:\Users\Desktop\scikit_learn_data...模拟数据集 scikit-learn模块内置了许多随机函数来生成对应的模拟数据集，make_blobs可以生成符合正态分布的数据，用于聚类，用法如下 >>> x, y = make_blobs(n_samples

1K2 0

Scikit-learn 秘籍第四章使用 scikit-learn 对数据分类

第四章使用 scikit-learn 对数据分类作者：Trent Hauck 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 分类在大量语境下都非常重要。...如果我们发现简单训练的分类器只有 60% 的准确率，我们可以训练大量分类器，它们通常是正确的，并且随后一起使用它们。操作步骤训练随机森林分类器的机制在 Scikit 中十分容易。...如果你使用 scikit-learn 0.15，你可能会得到一个警告，说这不是必需的。在 0.16 中，警告会被移除。...让我们试一试n_estimator选项，但是使用原始的精确度。使用一些更多的选项，我们的图表就会变得很密集，难以使用。由于我们正在使用混淆矩阵，我们可以从混淆矩阵的迹除以总和来计算准确度。...更多随让我们可能不能获得更好的线性 SVM，Scikit 中的 SVC 分类器会使用径向基函数。我们之前看过这个函数，但是让我们观察它如何计算我们刚刚拟合的数据集的决策边界。

3750 0

使用scikit-learn进行机器学习

更高级的scikit-learn介绍导语为什么要出这个教程？...在本教程中,将介绍scikit-learn功能集，允许流水线估计器、评估这些流水线、使用超参数优化调整这些流水线以及创建复杂的预处理步骤。...我们将使用此示例来回忆scikit-learn的API。我们将使用digits数据集，这是一个手写数字的数据集。...6.异构数据：当您使用数字以外的数据时到目前为止，我们使用scikit-learn来训练使用数值数据的模型。...因此，我们将能够使用所有scikit-learn实用程序作为cross_validate或GridSearchCV。

2K2 1

使用Scikit-learn实现分类（MNIST）

参考链接：使用Scikit-learn进行癌细胞分类这是我学习hands on ml with sklearn and tf 这本书做的笔记，这是第三章 MNIST 在本章当中，我们将会使用 MNIST...1、下载数据集 Scikit-Learn 提供了许多辅助函数，以便于下载流行的数据集。MNIST 是其中一个。...使用 Scikit-Learn 的 SGDClassifier 类。这个分类器有一个好处是能够高效地处理非常大的数据集。...准确率与召回率 Scikit-Learn 提供了一些函数去计算分类器的指标，包括准确率和召回率。 ...Scikit-Learn 可以探测出你想使用一个二分类器去完成多分类的任务，它会自动地执行OvA（除了 SVM 分类器，它使用 OvO）。让我们试一下 SGDClassifier .

1.5K0 0

scikit-learn : LARS

1000, n_jobs=1, normalize=True, positive=False, precompute='auto', verbose=False) 用交叉检验可以帮助我们确定需要使用的非零相关系数的最佳数量

5781 0

Scikit-learn 基础

Scikit-learn 介绍 Scikit-learn 是开源的 Python 库，通过统一的界面实现机器学习、预处理、交叉验证及可视化算法。 ?...scikit-learn scikit-learn 网站：https://scikit-learn.org Python 中的机器学习简单有效的数据挖掘和数据分析工具可供所有人访问，并可在各种环境中重复使用...应用程序：转换输入数据（如文本）以与机器学习算法一起使用。模块：预处理，特征提取。...Scikit-learn 机器学习步骤 # 导入 sklearn from sklearn import neighbors, datasets, preprocessing from sklearn.model_selection...accuracy_score(y_test, y_pred) 导入常用库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 加载数据 Scikit-learn

8453 1

Scikit-Learn简介

而在这些分支版本中，最有名，也是专门面向机器学习的一个就是Scikit-learn。...2 特点作为专门面向机器学习的Python开源框架，Scikit-learn可以在一定范围内为开发者提供非常好的帮助。...它内部实现了各种各样成熟的算法，容易安装和使用，样例丰富，而且教程和文档也非常详细。另一方面，Scikit-learn也有缺点。例如它不支持深度学习和强化学习，这在今天已经是应用非常广泛的技术。...看到这里可能会有人担心Scikit-learn的性能表现，这里需要指出的是：如果不考虑多层神经网络的相关应用，Scikit-learn的性能表现是非常不错的。...究其原因，一方面是因为其内部算法的实现十分高效，另一方面或许可以归功于Cython编译器；通过Cython在Scikit-learn框架内部生成C语言代码的运行方式，Scikit-learn消除了大部分的性能瓶颈

6991 0

scikit-learn库

介绍 Scikit-learn项目始于scikits.learn，这是David Cournapeau的Google Summer of Code项目。...盖尔Varoquaux，亚历山大Gramfort和Vincent米歇尔，全部由法国国家信息与自动化研究所的罗屈昂库尔，法国，把该项目的领导和做出的首次公开发行在二月一日2010在各种scikits中，scikit-learn...以及scikit-image在2012年11月被描述为“维护良好且受欢迎” 。...Scikit-learn是GitHub上最受欢迎的机器学习库之一。...scikit-learn.pdf 8 Scikit Learn 速查表.pdf Python数据科学速查表 - Scikit-Learn.pdf

3471 0

scikit-learn Adaboost类库使用小结

这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结，重点对调参的注意事项做一个总结。 1....Adaboost类库概述　　　　scikit-learn中Adaboost类库比较直接，就是AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor两个，从名字就可以看出AdaBoostClassifier...主要原因是scikit-learn实现了两种Adaboost分类算法，SAMME和SAMME.R。...DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor的参数基本类似，在scikit-learn决策树算法类库使用小结这篇文章中我们对这两个类的参数做了详细的解释。...以上就是scikit-learn Adaboost类库使用的一个总结，希望可以帮到朋友们。（欢迎转载，转载请注明出处。欢迎沟通交流： liujianping-ok@163.com）

5802 0

使用scikit-learn解释随机森林算法

然而，绝大多数的随机森林算法库（包括scikit-learn）不暴露预测过程的树路径（tree paths）。sklearn的实现方法需要一个额外补丁来暴露。...庆幸的是，scikit-learn自0.17版起在API中添加了两项功能，使得这个过程相对而言比较容易理解：获取用于预测的所有叶子节点的ID，并存储所有决策树的所有节点的中间值，而不仅仅只存叶子节点的。...注意：需要用到仍在开发中的scikit-learn 0.17，你在下面的链接中能找到安装方法http://scikit-learn.org/stable/install.html#install-bleeding-edge...原文地址：Random forest interpretation with scikit-learn（译者/赵屹华校检/刘帝伟、朱正贵、李子健责编/周建丁）赵屹华，计算广告工程师@搜狗，前生物医学工程师

6492 0

使用scikit-learn解释随机森林算法

然而，绝大多数的随机森林算法库（包括scikit-learn）不暴露预测过程的树路径（tree paths）。sklearn的实现方法需要一个额外补丁来暴露。...庆幸的是，scikit-learn自0.17版起在API中添加了两项功能，使得这个过程相对而言比较容易理解：获取用于预测的所有叶子节点的ID，并存储所有决策树的所有节点的中间值，而不仅仅只存叶子节点的。...注意：需要用到仍在开发中的scikit-learn 0.17，你在下面的链接中能找到安装方法http://scikit-learn.org/stable/install.html#install-bleeding-edge

80110 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭