Похожие вопросы
2025-09-09 04:49:00
Установите последовательность программного кода:
- print("Best value of theta:", lr.intercept,lr.coef,sep='n')
- #predict. print("predicted value:",lr.predict(x_sample),sep='n')
- lr.fit(x,y)
- lr=LinearRegression()
- from sklearn. linear_model import LinearRegression
Другие предметы Университет Обучение моделей машинного обучения машинное обучение университет программы машинного обучения курсы машинного обучения обучение на данных линейная регрессия sklearn Python анализ данных искусственный интеллект
2025-09-09 04:49:09
Чтобы установить правильную последовательность программного кода, давайте проанализируем каждую строку и поймем, что она делает. Мы будем использовать библиотеку scikit-learn для выполнения линейной регрессии.
- Импорт библиотеки: Сначала нам нужно импортировать класс LinearRegression из библиотеки sklearn.linear_model. Это необходимо для того, чтобы мы могли создать объект линейной регрессии.
- Создание объекта линейной регрессии: После импорта мы создаем объект lr класса LinearRegression.
- Обучение модели: Далее, мы обучаем модель на наших данных, используя метод fit, который принимает на вход данные x и y.
- Предсказание значений: После того как модель обучена, мы можем использовать метод predict для получения предсказанных значений на основе новых данных x_sample.
- Вывод результатов: Наконец, мы выводим на экран лучший параметр theta (перехват и коэффициенты) и предсказанные значения.
Теперь, основываясь на вышеуказанных шагах, правильная последовательность кода будет выглядеть следующим образом:
from sklearn.linear_model import LinearRegression
lr = LinearRegression()
lr.fit(x, y)
print("Best value of theta:", lr.intercept_, lr.coef_, sep='n')
print("predicted value:", lr.predict(x_sample), sep='n')
Таким образом, мы сначала импортируем необходимые библиотеки, затем создаем объект линейной регрессии, обучаем его на данных, а затем выводим результаты.