我是編程新手。代碼：import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import linear_modeldf=pd.read_csv('homeprices.csv')reg = linear_model.LinearRegression()問題1reg.fit(df[['area']],df.price)預(yù)期輸出應(yīng)該是LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None,? ? ? ? ?normalize=False)我的輸出：LinearRegression()問題2reg.predict(3300)當(dāng)我使用時它給出錯誤"()"，但是當(dāng)我使用 2D 數(shù)組時"[[]]"它給了我正確的輸出，但我想知道為什么當(dāng)我使用唯一的括號時它沒有給我輸出（如視頻所示）。
3 回答
吃雞游戲
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問題1：
這就是最新版本 sklearn（即 0.23）中擬合模型輸出的顯示方式。參數(shù)相同，但未在輸出中顯示。
您可以使用reg.get_params()查看參數(shù)。
問題2：
較新版本的 Scikit-learn 需要預(yù)測函數(shù)的 2D 輸入，我們可以通過以下方式制作 3300 2D [[3300]]：
reg.predict( [[3300]] )
慕娘9325324
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問題1：這取決于您之前可能更改過的默認(rèn)參數(shù)或更改它的任何其他原因，但是您可以在以這種方式初始化線性分類器時輕松設(shè)置所需的參數(shù)：
reg = linear_model.LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None, normalize=False)問題2：
reg.predict(3300)這樣傳遞參數(shù)給Pandas是不正確的，你可以看到講師也更正了reg.predict([3300])youtube帖子描述中的答案
倚天杖
TA貢獻(xiàn)1828條經(jīng)驗 獲得超3個贊
嘗試這個，但你應(yīng)該定義你的變量并適應(yīng)它們以獲得所需的輸出
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression()
df=pd.read_csv('homeprices.csv')
reg =LinearRegression()
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