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python - Python sklearn coef_ 输出中的 target 是什么?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 23:00:09 24 4
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当我在 Python 中使用 sklearn 进行岭回归时,coef_ 输出为我提供了一个 2D 数组。根据documentation它是(n_targets,n_features)。

我知道特征就是我的系数。但是,我不确定目标是什么。这是什么?

最佳答案

目标是您想要预测的值。事实上,岭回归可以为每个实例预测更多值,而不仅仅是一个。 coef_ 包含每个目标的预测系数。这也与您训练模型来分别预测每个目标相同。

让我们看一个简单的例子。我将使用 LinearRegression 而不是 Ridge,因为 Ridge 会缩小系数值并使其更难以理解。

首先,我们创建一些随机数据:

X = np.random.uniform(size=100).reshape(50, 2)
y = np.dot(X, [[1, 2, 3], [3, 4, 5]])

X 中的前三个实例是:

[[ 0.70335619  0.42612165]
[ 0.2959883 0.10571314]
[ 0.33868804 0.07351525]]

这些实例的目标y

[[ 1.98172114  3.11119897  4.24067681]
[ 0.61312771 1.01482915 1.41653058]
[ 0.55923378 0.97143708 1.38364037]]

注意,y[0] = x[0]+3*x[1]y[1] = 2*x[0] + 4*x[1 ]y[2] = 3*x[0] + 5*x[1](这就是我们通过矩阵乘法创建数据的方式)。

如果我们现在拟合线性回归模型

clf = linear_model.LinearRegression()
clf.fit(X, y)

coef_是:

[[ 1.  3.]
[ 2. 4.]
[ 3. 5.]]

这与我们用于创建数据的方程完全匹配。

关于python - Python sklearn coef_ 输出中的 target 是什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35386282/

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