import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score 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(regr.intercept_) print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)) print("Coefficient of determination: %.2f" % r2_score(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)
理解问题import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score 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(regr.intercept_) print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)) print("Coefficient of determination: %.2f" % r2_score(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)
已完成理解「import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score 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(regr.intercept_) print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)) print("Coefficient of determination: %.2f" % r2_score(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)」
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您提供的代码是一个使用Python进行线性回归分析的示例。这段代码首先导入了必要的库，包括用于绘图的matplotlib、用于数值计算的NumPy、用于机器学习的scikit-learn库中的一些模块。接着，代码加载了糖尿病数据集，并对其进行了处理，最后使用线性回归模型进行训练和预测，并计算了模型的性能指标。以下是对代码的详细解释：
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导入库：代码开始处导入了matplotlib.pyplot用于绘图，NumPy用于数值计算，以及scikit-learn库中的datasets、linear_model和metrics模块，分别用于加载数据集、线性回归模型和评估模型性能的指标1245。
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加载和处理数据：使用
datasets.load_diabetes加载糖尿病数据集，并使用return_X_y=True参数来同时获取特征矩阵X和目标向量y。然后，代码选择了数据集中的第三个特征作为分析对象，并对数据进行了划分，将最后20个样本作为测试集，其余作为训练集6。 -
创建和训练模型：实例化
linear_model.LinearRegression创建线性回归模型，并使用训练集数据调用fit方法训练模型。 -
进行预测和评估：使用训练好的模型对测试集进行预测，并将预测结果与实际值进行比较，计算均方误差（Mean Squared Error, MSE）和决定系数（Coefficient of Determination, R^2）来评估模型性能。
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绘图：使用matplotlib的
scatter和plot函数绘制测试集数据点和模型预测的线性回归线，其中数据点用黑色表示，回归线用蓝色且线宽为3。
代码的输出将包括模型的系数、截距、均方误差和决定系数，以及一个包含数据点和回归线的图表。这些信息有助于理解模型的拟合情况和预测能力。3