我的线性回归简单预测不会执行

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【中文标题】我的线性回归简单预测不会执行【英文标题】:my simple prediction with linear regression wont execute 【发布时间】:2016-05-24 05:55:09 【问题描述】:

下面是我的试用代码:

from sklearn import linear_model

# plt.title("Time-independent variant student performance analysis")

x_train = [5, 9, 33, 25, 4]
y_train = [35, 2, 14 ,9, 7]
x_test = [14, 2, 8, 1, 11]

# create linear regression object
linear = linear_model.LinearRegression()

#train the model using the training sets and check score
linear.fit(x_train, y_train)
linear.score(x_train, y_train)

# predict output
predicted = linear.predict(x_test)

运行时,输出如下:

ValueError:发现样本数量不一致的数组:[1 5]

【问题讨论】:

【参考方案1】:

重新定义

x_train = [[5],[9],[33],[25],[4]]
y_train = [35,2,14,9,7]
x_test = [[14],[2],[8],[1],[11]]

来自fit(X, y) 的文档:X:numpy 数组或形状为[n_samples,n_features] 的稀疏矩阵

在你的例子中,每个例子只有一个特征。

【讨论】:

我运行了简单回归,但没有显示输出。为什么?我做错了什么? 打印predicted 。这是你的预测。@user2979063 将 numpy 导入为 np x_train = np.array([5, 9, 33, 25, 4]) y_train = np.array([35, 2, 14 ,9, 7]) x_test = np.array([14,...])

以上是关于我的线性回归简单预测不会执行的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

回归分析 R语言 -- 多元线性回归

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如何测试线性回归是不是适合预测 [关闭]