sklearn 常用属性与功能

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()
model.fit(data_X, data_y)

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

“”"
[ 30.00821269 25.0298606 30.5702317 28.60814055]
“”"

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。

参数和分数

然后，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）。

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。

print(model.get_params())


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

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 wiki

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

"""
0.740607742865
"""