如何从sklearn LinearRegression中导出线性回归公式

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何从sklearn LinearRegression中导出线性回归公式

【英文标题】：How to export a linear regression formula out of sklearn LinearRegression

【发布时间】：2016-02-17 09:41:10

【问题描述】：

我想要模型的公式以便在其他语言/项目中使用它。有没有办法从模型中导出公式？

我将使用sklearn linear regression model。

我最终想要做的事情：给定公式 f() 和数据集“d”，我将拥有 java 脚本代码，它可以根据 f() 对 d 进行预测。

【问题讨论】：

搜索“javascript 线性回归”可以为 js 中的直接实现提供大量命中。我会那样做，而不是尝试通过 Python。

线性回归拟合线性组合的权重。您所要做的就是提取这些。

【参考方案1】：

这个公式基本上可以用学习到的系数来描述。可以使用属性coef_ 和intercept_ 获得系数。系数和输入向量之间的点积加上截距就是模型的输出。

在 scikit-learn 中实现这个“公式”的实际代码类似于：

return safe_sparse_dot(X, self.coef_.T,
                       dense_output=True) + self.intercept_

这对您来说移植到您的其他项目应该不会太难。