Python机器学习库scikit-learn如何使用

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0.5,15
0.75,23
1.0,14
1.25,42
1.5,21
1.75,28
1.75,35
2.0,51
2.25,61
2.5,49确定特征和目标在学习时间和成绩间，学习时间为特征，也即自变量；成绩为标签也即因变量，所以我们需要在准备好的学习时间和成绩数据集中提取特征和标签。划分训练集和测试集在特征及标签数据准备好以后，使用scikit-learn的LinearRegression进行训练，将数据集划分为训练集和测试集。选择模型，对数据进行拟合将测试集和训练集准备好以后,我们就可以选择合适的模型对训练集进行拟合，以便能够预测出其它特征对应的目标得到模型参数由于数据集只包含学习时间和成绩两个是一个很简单的线性模型，其背后的数学公式也即y=ax+b,其中y因变量也就是成绩, x自变量也即学习时间。回测上面拟合模型只用到了测试集数据，下面我们需要使用测试集数据对模型的拟合进行一个回测，在使用训练集拟合后，我们就可以对特征测试集进行预测，通过得到的目标预测结果与实际目标的值进行比较，我们就可以得到模型的拟合度了。程序运行结果根据上述的代码我们需要确定LinearRegression模型的拟合度，也就是这些数据到底适合不适合使用线性模型进行拟合，程序的运行结果如下：预测结果:
[47.43726068 33.05457106 49.83437561 63.41802692 41.84399249 37.84880093
23.46611131 37.84880093 26.66226456 71.40841004 18.67188144 88.9872529
63.41802692 42.6430308 21.86803469 69.81033341 66.61418017 33.05457106
58.62379705 50.63341392 18.67188144 41.04495418 20.26995807 77.80071653
28.26034119 13.87765157 61.81995029 90.58532953 77.80071653 36.25072431
84.19302303]
R2: 0.8935675710322939到此，关于“Python机器学习库scikit-learn如何使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注百云主机网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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