的Python/Scikit學習 - 線性迴歸 - 使用線性迴歸方程

Question

我已經建立了幾個不同的線性迴歸，使用同一組預測變量，你可以看到如下：

model=LinearRegression() 
model.fit(X=predictor_train,y=target_train) 
prediction_train=model.predict(predictor_train) 
pred=model.predict(main_frame.iloc[-1:,1:]) 

創建目標變量的預測，我假設Scikit算法創建了一個具有這些「預測變量」的方程。我的問題是：如何訪問該等式？

Answer 1

您正在尋找params = model.coef_。這將返回一個數組，其中包含每個模型輸入的權重。

請注意，這是一個線性方程式，因此要獲得您自己的預測結果，您需要形成一個方程式，使得您的預測結果爲y = sum([input[i] * params[i]])，如果您有一些輸入數組，則稱爲input。如果您熟悉參數向量和特徵向量之間的線性代數，則這是點積。