用sklearn mysql_Sklearn之Linear Regression

深藏阁楼爱情的钟 2022-10-31 01:59 187阅读 0赞

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

from sklearn import datasets, linear\_model

from sklearn.metrics import mean\_squared\_error, r2\_score

\# 加载糖尿病数据集

diabetes = datasets.load\_diabetes()

\# 只使用一个特征

diabetes\_X = diabetes.data\[:, np.newaxis, 2\]

\# 将数据分为训练集和测试集

diabetes\_X\_train = diabetes\_X\[:-20\]

diabetes\_X\_test = diabetes\_X\[-20:\]

diabetes\_y\_train = diabetes.target\[:-20\]

diabetes\_y\_test = diabetes.target\[-20:\]

\# 创建线性回归对象

regr = linear\_model.LinearRegression()

\# 训练模型

regr.fit(diabetes\_X\_train, diabetes\_y\_train)

\# 在测试集上进行预测

diabetes\_y\_pred = regr.predict(diabetes\_X\_test)

\# 系数

print('Coefficients: \\n', regr.coef\_)

\# 均方误差

print("Mean squared error: %.2f"

% mean\_squared\_error(diabetes\_y\_test, diabetes\_y\_pred))

\# Explained variance score: 1 is perfect prediction

print('Variance score: %.2f' % r2\_score(diabetes\_y\_test, diabetes\_y\_pred))

\# plot绘制

plt.scatter(diabetes\_X\_test, diabetes\_y\_test, color='black')

plt.plot(diabetes\_X\_test, diabetes\_y\_pred, color='blue', linewidth=3)

plt.xticks(())

plt.yticks(())

plt.show()

![cbd564553058152de8c4567b9b9de18c.png][]

![b85188faf5a252c0108f10a742a09dba.png][]

[cbd564553058152de8c4567b9b9de18c.png]: /images/20221024/4e43c420e1f149119797116fc5c28231.png
[b85188faf5a252c0108f10a742a09dba.png]: /images/20221024/198f021a56f14f8088f421d020d990da.png

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