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簡單的問題我沒有得到預期的輸出。(線性回歸)

簡單的問題我沒有得到預期的輸出。(線性回歸)

守著星空守著你 2023-07-05 15:42:43
我是編程新手。代碼:import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import linear_modeldf=pd.read_csv('homeprices.csv')reg = linear_model.LinearRegression()問題1reg.fit(df[['area']],df.price)預期輸出應該是LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None,? ? ? ? ?normalize=False)我的輸出:LinearRegression()問題2reg.predict(3300)當我使用時它給出錯誤"()",但是當我使用 2D 數組時"[[]]"它給了我正確的輸出,但我想知道為什么當我使用唯一的括號時它沒有給我輸出(如視頻所示)。
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3 回答

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吃雞游戲

TA貢獻1829條經驗 獲得超7個贊

問題1:

這就是最新版本 sklearn(即 0.23)中擬合模型輸出的顯示方式。參數相同,但未在輸出中顯示。

您可以使用reg.get_params()查看參數。

問題2:

較新版本的 Scikit-learn 需要預測函數的 2D 輸入,我們可以通過以下方式制作 3300 2D [[3300]]

reg.predict( [[3300]] )


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反對 回復 2023-07-05
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慕娘9325324

TA貢獻1783條經驗 獲得超4個贊

  • 問題1:這取決于您之前可能更改過的默認參數或更改它的任何其他原因,但是您可以在以這種方式初始化線性分類器時輕松設置所需的參數:

    reg = linear_model.LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None, normalize=False)

  • 問題2: reg.predict(3300)這樣傳遞參數給Pandas是不正確的,你可以看到講師也更正了reg.predict([3300])youtube帖子描述中的答案


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反對 回復 2023-07-05
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倚天杖

TA貢獻1828條經驗 獲得超3個贊

嘗試這個,但你應該定義你的變量并適應它們以獲得所需的輸出


import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.linear_model import LinearRegression()


df=pd.read_csv('homeprices.csv')

reg =LinearRegression()


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反對 回復 2023-07-05
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