Похожие вопросы
2025-09-09 04:49:46
Сопоставьте строчки программного кода и их описание:
- score = model.score(X_test, y_test)
- y_pred = model.predict(X_test)
- from sklearn.linear_model import LinearRegression
- model = LinearRegression()
- model.fit(X_train, y_train)
Другие предметы Университет Обучение моделей машинного обучения машинное обучение университет программный код описание кода sklearn LinearRegression обучение модели тестирование модели предсказание оценка модели
2025-09-09 04:49:55
Давайте сопоставим строчки программного кода с их описанием. Я объясню каждую строчку и что она делает.
-
from sklearn.linear_model import LinearRegression
Эта строка импортирует класс LinearRegression из библиотеки scikit-learn. Этот класс используется для создания линейной регрессионной модели.
-
model = LinearRegression()
Здесь мы создаем экземпляр модели линейной регрессии, сохраняя его в переменной model. Теперь мы можем использовать этот объект для обучения и предсказания.
-
model.fit(X_train, y_train)
В этой строке мы обучаем модель на тренировочных данных. X_train - это входные данные, а y_train - это целевые значения. Метод fit настраивает модель на основе предоставленных данных.
-
y_pred = model.predict(X_test)
После обучения модели мы можем делать предсказания. Эта строка использует метод predict для получения предсказанных значений y_pred на тестовом наборе данных X_test.
-
score = model.score(X_test, y_test)
В этой строке мы оцениваем качество модели, используя метод score. Он сравнивает предсказанные значения с реальными значениями y_test и возвращает метрику, которая показывает, насколько хорошо модель работает.
Теперь у нас есть полное понимание каждой строки кода и ее назначения. Если у вас есть дополнительные вопросы, не стесняйтесь задавать!