Question

在R中，您可以使用coef()线性模型，并获得构建线性模型的所有不同的coefficient和Intercept值。

python中与此等效的代码是什么？

我需要从我完成的intercept中解释coefficients和elastic net regression model。

这将帮助我形成模型的回归方程。

Answer 1

这取决于您的工作方式。评论您在做什么，我会编辑答案来帮助您。

对于scikit-learn，您应该使用以下内容：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]]) #Your x values, for a 2 variable model.
#y = 1 * x_0 + 2 * x_1 + 3 #This is the "true" model
y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3 #Generating the true y-values
reg = LinearRegression().fit(X, y) #Fitting the model given your X and y values.
reg.coef_ #Prints an array of all regressor values (b1 and b2)
reg.intercept_  #Prints value for intercept/b0 
reg.predict(np.array([[3, 5]])) #Predicts an array of y-values with the fitted model given the inputs

发件人：Scikit-learn linear_model_regression

什么是python中的coef（）等效函数

1 个答案: