我正在尝试用线性回归技术找出线性数据集的性能和均方误差。我在传递数据时被卡住了，并得到错误"ValueError: Found input variables with inconsistent of samples: 10，1“。Linnerud数据集在目标中有三个功能和三列，而我只想使用一个功能，那就是chinup。有人能帮我把卡住的地方修好吗？以下是我到目前为止通过引用所做的尝试
from sklearn import datasets
浏览 27提问于2019-11-08得票数 1
我发现在Mahout中有OnlineLogisticRegression，但是没有关于LinearRegression的东西，有没有相关的类允许我应用线性回归？
浏览 0提问于2014-05-24得票数 0
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我目前正在从事一个线性回归项目，在这个项目中，我需要收集数据，将其拟合到一个模型中，然后根据测试数据进行预测。+-----+------++-----+------+| 6000|673|| 8000| 678|+-----+------+
我
浏览 8提问于2017-06-27得票数 3
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我想使用sklearn库在我的训练数据上运行线性回归和K折交叉验证，以获得最佳回归模型。然后，我计划使用在我的测试集上返回的平均误差最低的预测值。例如，下面这段代码给了我一个由20个结果组成的数组，这些结果具有不同的负均值绝对误差，我感兴趣的是找到给我这个(最小)误差的预测器，然后在我的测试集上使用那个预测器。sklearn.m
浏览 15提问于2020-10-10得票数 0
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我试图在虹膜数据集上实现简单的线性回归。我的代码是：df = sns.load_dataset('iris')y = df['sepal_width']model.fit(x,y)
浏览 0提问于2022-02-04得票数 0
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我知道LinearRegression类和scikit-learn的SGDRegressor类都执行线性回归。然而，只有SGDRegressor使用梯度下降作为优化算法。那么，LinearRegression使用的优化算法是什么，这两个类之间的其他显着差异是什么？
浏览 9提问于2021-03-15得票数 0
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我尝试使用LinearRegression数据集来训练extended_boston模型：X, y= load_extended_boston()
linearReg = LinearRegression()对于X中的每个特性，Linea
浏览 1提问于2021-07-20得票数 0
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我正尝试在使用Python3的数据集上使用LinearRegression。我正在尝试查看订单大小对指标OTIF的影响(完整的时间)。该指标是按时和完全交付的交付数量的百分比。当我尝试使用LinearRegression时，我得到一个错误。of datadf = pd.read_csv(path)
fro
浏览 18提问于2019-11-28得票数 0
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我们可以在回归数据集上拟合一个LinearRegression模型，并检索包含每个输入变量的系数的coeff_属性。这些系数可以为粗略的特征重要性评分提供依据。这假设输入变量具有相同的比例，或者在拟合模型之前已经进行了缩放。
伯特呢？我们能从模型中提取coef_变量并使用它来计算文本分类任务中的特征重要性，如LinearRegression模型吗？
浏览 2提问于2021-12-27得票数 2
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我们有一个n个变量的数据集(配置文件属性)，并希望通过一个模型提供数据，并将其分类为M桶(功能上表示要执行的某些操作)。哪一种MLmodel/算法最适合于此。有人能给我指点密码吗。
浏览 0提问于2018-08-22得票数 0
import numpy as npimport pandas as pddataset = pd.read_csv("50_Startups.csv")
y = dataset.iloc[:, -1]
print(y)from, OneHotEncoder() , [3])], remainder = 'passthrough&#
浏览 9提问于2020-08-03得票数 0
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我有一个23k行的大型数据集。9.03 1-2-2020 41 9 8.5现在，这是我能做的最好的事情。我使用了LinearRegres
浏览 3提问于2021-09-25得票数 0
我想找出我的模型的r2_score，但是当我运行代码时，它没有返回任何东西。test_size=0.4, random_state=0)
from sklearn.linear_model import LinearRegressionregressor = LinearRegression()
#Predict the test setX_train.re
浏览 1提问于2020-08-16得票数 1
我正在尝试使用sklearn数字数据集构建一个手写数字识别模型。任何帮助都将不胜感激。, yTest =train_test_split(digits.data,digits.target,test_size=0.2)
from sklearn.linear_model import LinearRegressionmodel = Li
浏览 1提问于2021-04-22得票数 0
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我有一个有6个分类变量(名义变量)的数据集，每个变量有10个类别。数据集包括10个自变量和1个因变量。有500 K的观测，我需要使用线性回归模型。我是否需要对所有列进行热编码，因为这将生成大量的新数据(给定列和行的数量)，还是它们的另一种有效处理方法？
浏览 0提问于2022-09-28得票数 0
我使用cross_val_score来计算回归者的平均分数。这是一个小片段。from sklearn.linear_model import LinearRegression利用这个，我得到了一系列的分数。我想知道验证集上的分数(如上面的数组中所返回的<
浏览 3提问于2017-06-21得票数 6
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我正试着做预测使用此数据集删除Administrative列将测试和培训数据分割DecisionTreeClassifier评分为0.92
我在网上看到，大多数人使用LinearRegression来做这种预测，这对我来说不是很好，任何帮助都是非常感谢<
浏览 0提问于2021-09-29得票数 1
(我将数据集保留在底线上)。我试图在数据集上使用线性回归，其中预测器是产品ID、权重、类型、Outlet_Establishment_Year等，目标变量是Item_Outlet_Sales。我认为预测器有不同的单位，所以我需要对它们进行缩放。，进行线性回归并计算R-平方，得到0.57的结果：
concat_data = pd.concat([LR_scaled_mode
浏览 12提问于2022-10-29得票数 0
我用滑雪板解决波士顿房价的线性回归问题。在此过程中发生了这样的错误：import pandas as pdfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionboston.feature_names)
dfy = pd.DataFrame(y, col
浏览 2提问于2020-09-25得票数 2
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