复制
收藏
提问
简洁

import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('./wine3.csv') data = df.dropna(axis=1,thresh=df.shape[0]*0.8,inplace=False) data['type'].replace(np.nan,data['type'].mode()[0]) diabetes_X, diabetes_y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True) diabetes_X = diabetes_X[:, np.newaxis, 2] diabetes_X_train = diabetes_X[:-20] diabetes_X_test = diabetes_X[-20:] diabetes_y_train = diabetes_y[:-20] diabetes_y_test = diabetes_y[-20:] regr = linear_model.LinearRegression() regr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train) diabetes_y_pred = regr.predict(diabetes_X_test) print("Coefficients: \n", regr.coef_) print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)) plt.scatter(diabetes_X_test, diabetes_y_test, color="black") plt.plot(diabetes_X_test, diabetes_y_pred, color="blue", linewidth=3) plt.xticks(()) plt.yticks(()) 1.plt.show()

f0e0959ef
2个月前
全网
文档
学术
百科
知识库
时间不限
自动
回答简洁模式
深入研究一些
  • 1. 导入库和数据:首先,代码中导入了numpypandas库,并使用pandas读取CSV文件创建了DataFrame df13
  • 2. 数据清洗:使用dropna方法删除了包含超过20%空值的列,并且用众数填充了'type'列的空值3
  • 3. 数据集划分:加载了糖尿病数据集,并进行了训练集和测试集的划分3
  • 4. 线性回归模型:创建了线性回归模型,使用训练集拟合模型,并用测试集进行预测3
  • 5. 结果评估:打印了回归系数和均方误差,并通过图表展示了测试集的真实值和预测值3
  • 6. 显示图表:最后使用plt.show()显示了图表3

请注意,代码中mean_squared_error函数没有导入,这将导致运行时出现错误。正确的做法是在使用之前导入该函数,例如从sklearn.metrics导入。同时,plt也没有导入,需要导入matplotlib.pyplot作为plt3

你觉得结果怎么样?
如何使用pandas处理缺失数据?
如何使用线性回归模型进行预测?
sklearn中mean_squared_error函数如何使用?
如何使用matplotlib绘制数据散点图?
如何使用matplotlib绘制回归线?
如何在Python中加载和处理糖尿病数据集?

以上内容由AI搜集生成,仅供参考

在线客服