在拟合LogisticRegression模型之后，我可以调用model.coef_和model.intercept_来构造方程，对吗？model.coef_ = [0.25, 0.11]那么我们的公式是：希望这篇文章只需要一句
浏览 1提问于2016-11-29得票数 0
就像线性回归一样，有model.intercept_和model.coef_，但是在kmeans.inertia_中我发现了D2，我不知道那是什么。
浏览 0提问于2019-02-28得票数 0
我正在一个简单的数据集上试用LinearRegression模型(来自Andrew课程，我并不重要，请看图以供参考)import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegression
X = dataset[:, 0]
Y = dataset[:,
浏览 5提问于2015-04-17得票数 14
6回答
model.score(X_train, y_train) #check score
print (‘Intercept: \n’, model.intercept__dict__ " + ".join("%.1f %s" % coef for coef in coefs
浏览 29提问于2016-10-24得票数 32
回答已采纳
我正在使用below代码示例来尝试联邦学习的，但是在运行client.py文件时，我仍然会得到下面的错误：DEBUG flower 2022-07-04 15:27:37,323 | connection.py:39 | ChannelConnectivity.IDLE
DEBUG flower 2022-07-04 15:27:37,389 | conn
浏览 11提问于2022-07-22得票数 -1
回答已采纳
model.score(X, Y)
model.score(X, Y) # 0.93这种模式的截获值为0.034：
print(model.intercept
浏览 5提问于2020-11-18得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在努力学习如何使用滑雪板，TF，熊猫在侏儒。我成功地导入了上述库，并测试了代码，通过在训练和测试之后打印准确性来确保它们的功能。sklearn内部的所有其他功能都不存在任何问题，包括linear_model和LinearRegression()；但是，当我尝试使用_linear.coef_或_linear.predict()时，会收到一个未解析引用“线性”的错误。我在网上找到的文档显示，上述所有功能都是同一个库的一部分。你知道为什么有些库可以在没有问题的情况下工作，但其他部分却没有解决吗？from sklearn.utils import shuffle
f
浏览 4提问于2022-09-15得票数 -3
回答已采纳
(features, response)
print("Model Intercept : ", model.intercept
浏览 19提问于2022-10-10得票数 1
回答已采纳
1回答
PolynomialFeatures(degree=2)print('Coefficients: \n', model.coef_)
print('Others: \n', model.intercept
浏览 3提问于2018-08-06得票数 1
回答已采纳
1回答
无法对测试数据进行预测
、、、
#Linear Regression Modellinear_model = linear_model.LinearRegression()print("Linear Model Coefficients:", linear_model.coef_)print("")
#Predicting
浏览 3提问于2020-05-13得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一只熊猫DataFrame。例如，我有以下内容：column1 column2 column3 34 nan 3 45 nan 1 45 nan 3 45 nan 3 46 nan 3 45 nan nan 45 nan 3 47 nan 5 45 nan 3 50 nan 3
我想使用进行
浏览 5提问于2015-11-17得票数 0
回答已采纳
1回答
背景：from sklearn.datasets import load_breast_cancerfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklear
浏览 0提问于2021-02-03得票数 0
在他们的例子中，答案归结为(desired units sold - model.intercept_)/ model.coef_
所以从概念上讲，我把截距理解为预测变量@ 0的常数，所以从我们希望预测的值
浏览 0提问于2022-02-08得票数 0
回答已采纳
在这种情况下，我需要限制支持向量机二进制分类器中的支持向量(SVs)数量。一个简单的方法是手动删除最不重要的SVs。有人知道怎么做吗？clf.dual_coef_clf.n_support_clf.support_vectors_clf是我的径向基支持向量机。
请注意，增加正则化(通过减少C)并不一定会减少SVs (https://dgroppe.com/2018/01/21/increased-regularization-does-not-
浏览 0提问于2018-04-12得票数 1
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
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
