【机器学习5)】Scikit-learn创建线性回归模型(LinearRegression、Lasso及Ridge)和逻辑回归模型(logistic)

上传者: 38651273 | 上传时间: 2021-11-01 13:59:52 | 文件大小: 149KB | 文件类型: -
ar AS c
1. 数据加载 假如进行房价的预测,这里加载的数据共1000条,共十个维度(十个特征),除了id以外,其余的都是自变量(9个可用) import pandas as pd import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt os.chdir(r"C:\Users\86177\Desktop") df = pd.read_csv('sample_data_sets.csv') print(df.columns) print(df.shape) –> 输出的结果为: Index(['id', 'complete_year',

文件下载

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明