Sklearn Common Attributes and Functions

blairchen

python

Publish：Jan 5, 2018

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今天来看 Model 的属性和功能, 这里以 LinearRegressor 为例，所以先导入包，数据，还有模型

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from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LinearRegression

loaded_data = datasets.load_boston()

data_X = loaded_data.data
data_y = loaded_data.target

model = LinearRegression()

训练和预测

接下来 model.fit 和 model.predict 就属于 Model 的功能，用来训练模型，用训练好的模型预测

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model.fit(data_X, data_y)

print(model.predict(data_X[:4, :]))

[ 30.00821269  25.0298606   30.5702317   28.60814055]

参数和分数

model.coef_ 和 model.intercept_ 属于 Model 的属性， 例如对于 LinearRegressor 这个模型，这两个属性分别输出模型的斜率和截距（与y轴的交点）

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print(model.coef_)
print(model.intercept_)

[ -1.07170557e-01   4.63952195e-02   2.08602395e-02   2.68856140e+00
  -1.77957587e+01   3.80475246e+00   7.51061703e-04  -1.47575880e+00
   3.05655038e-01  -1.23293463e-02  -9.53463555e-01   9.39251272e-03
  -5.25466633e-01]
36.4911032804

model.get_params() 也是功能，它可以取出之前定义的参数

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print(model.get_params())

{'copy_X': True, 'fit_intercept': True, 'n_jobs': 1, 'normalize': False}

model.score(data_X, data_y) 它可以对 Model 用 R^2 的方式进行打分，输出精确度。
关于 R^2 coefficient of determination 可以查看 Coefficient_of_determination

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print(model.score(data_X, data_y)) # R^2 coefficient of determination

0.740607742865

按标准的来说, 是要将数据分成训练数据和测试数据, 这里不是一个完整的测试, 只是展示 model 里面的一些属性. 正确率很少能真正100%, 取决于拟合度怎么样. 拟合度好, 正确率高

Reference

• scikit-learn.org
• scikit-learn docs
• scikit-learn morvanzhou

updated on：Jun 28, 2021

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