Python中用sklearn做多元线性回归预测时,读取CSV、划分数据、建模和提取系数分别该填什么关键函数或属性?

以下是根据题目需求补全代码并解释的过程: ### 补充完整的关键字或函数 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 这里是引用了交叉验证 from sklearn.linear_model import LinearRegression # 线性回归 # 读取原始文件 pd_data2 = pd.read_csv(datafile2, encoding='UTF-8') # 将数据拆分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=10) model = LinearRegression() # 创建线性回归模型实例 model.fit(X_train, y_train) # 训练多元线性回归模型 a = model.intercept_ # 获取模型截距 b = model.coef_ # 获取权重系数 ``` --- ### 完整程序分析及补充说明 #### 第一步:加载CSV文件 `pd.read_csv()` 函数用于从 CSV 文件中加载数据。 **填空内容**: `read_csv` --- #### 第二步:数据预处理 - 数据分割 通过 `train_test_split()` 函数将数据划分为训练集和测试集,其中 `test_size=0.2` 意味着测试集占总样本的 20%。 **填空内容**: `train_test_split` --- #### 第三步:创建线性回归模型 使用 `LinearRegression()` 来初始化一个线性回归模型,并将其赋值给变量 `model`。 **填空内容**: `LinearRegression` --- #### 第四步:训练模型 调用 `.fit(X_train, y_train)` 方法对模型进行训练。`.fit()` 的作用是让模型学习输入特征与目标值之间的关系。 **填空内容**: `fit` --- #### 第五步:获取模型参数 - 使用 `model.intercept_` 获取模型截距。 - 使用 `model.coef_` 获取权重系数向量(对应每个自变量的回归系数)。 **填空内容 (权重系数)**: `coef_` --- ### 最终结果示例 运行上述代码后可以得到预测的结果以及最佳拟合直线方程的形式为: `Y = w1 * X1 + w2 * X2 + intercept` 例如对于 124 平米、8 间房的情况,最终计算出对应的翻修成本。 ---

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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