#16 第13周作业（线性回归实践）

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открыта 2 лет назад 吴贤佑 · комментариев: 31

1）完成5.3.5中实践题第1题，有素材，按题目要求命名。
2）完成5.3.5中实践题第2题，有素材，按题目要求命名。
3）完成5.3.5中实践题第3题，有素材，按题目要求命名。
以上作业不迟于周六上午9点，提交至水杉码园“学号”仓库的homework13分支下。

水杉码园上的本次作业要求：https://gitea.shuishan.net.cn/AI-B.Liuyao.2022Spring.XinYuan/AllStuRead/issues/16
腾讯工蜂上的本次作业要求：https://git.code.tencent.com/AI-B.Liuyao.2022Spring.XinYuan/lesson13/issues/1
腾讯工蜂上的本次课程材料（课件及素材等）：https://git.code.tencent.com/AI-B.Liuyao.2022Spring.XinYuan/lesson13/tree/master

家人们，这个“第13个系数”是什么个意思0.0
为什么他是第13个，前12个都是啥，不是很清楚0.0

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9.8 KiB

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9.8 KiB

家人们，这个“第13个系数”是什么个意思0.0
为什么他是第13个，前12个都是啥，不是很清楚0.0

该数据集提供13个属性，因此对应多元线性回归产生13个系数

请问为什么这两个决定系数一个是用X_test,y_test算，另一个是用y_test,y_pred算呢？两个算法出来的数不一样，有什么区别吗

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79 KiB

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33 KiB

请问（-1，1）是什么形状的数组（（

微信截图_20220517154624.png

1.5 KiB

请问（-1，1）是什么形状的数组（（

应该是任意行，1列的吧

请问（-1，1）是什么形状的数组（（

小伙伴你好！你试着把它输出一下就看出来了！

想知道回归系数这两个0.5指的是什么意思？为什么是0.5？

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50 KiB

👍 2

请问，5-3-1的自变量和因变量这个是什么意思啊，没太看懂...

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7.6 KiB

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7.6 KiB

请问为什么这两个决定系数一个是用X_test,y_test算，另一个是用y_test,y_pred算呢？两个算法出来的数不一样，有什么区别吗

r2_score(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)，使用的是metrics中的函数，因此需要提前把预测值计算好，提供给相关指标函数计算。

lr.score(x_test,y_test)，使用的是linearregression的函数，不需要提前计算预测值，它会自动计算预测值，然后计算相关指标。

请问（-1，1）是什么形状的数组（（

numpy中reshape(-1,1)与reshape(1,-1)的作用详解: https://www.cnblogs.com/jarph/p/15234226.html

请问为什么这两个决定系数一个是用X_test,y_test算，另一个是用y_test,y_pred算呢？两个算法出来的数不一样，有什么区别吗

r2_score(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)，使用的是metrics中的函数，因此需要提前把预测值计算好，提供给相关指标函数计算。

lr.score(x_test,y_test)，使用的是linearregression的函数，不需要提前计算预测值，它会自动计算预测值，然后计算相关指标。

谢谢老师！那请问这两个方法在实际应用的时候有偏好吗？还是都可以用呢？

想知道回归系数这两个0.5指的是什么意思？为什么是0.5？

大概是X里的第一列0][1][2的回归系数是0.5，第二列0][1][2的回归系数也是0.5这样吧

想知道回归系数这两个0.5指的是什么意思？为什么是0.5？

大概是X里的第一列0][1][2的回归系数是0.5，第二列0][1][2的回归系数也是0.5这样吧

这里有两个特征x1、x2，特征[0,0]对应标签0，以此类推。
二元回归处理后得到y=0.5x1+0.5x2+b（截距）

👍 1

请问这里题目里的[0.5,0.5]是什么意思呀

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1.0 KiB

屏幕截图 2022-05-17 171916.png

10 KiB

有点没搞懂这两行代码是干什么的？但是没了就报错

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2.7 KiB

想请问一下第一题的结果大家输出的截距都是一样的嘛？还是说截距是0有不同的形式每次都不一样？
（因为发现我输出的结果和平台上其他小伙伴的结果好像不太一样（有点像二倍），但是我自己试了几次输出的结果又是一样的）

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21 KiB

有点没搞懂这两行代码是干什么的？但是没了就报错

调整输入的结构，因为fit需要接收形状为(n_samples, n_features)的输入。

请问这里题目里的[0.5,0.5]是什么意思呀

此处是素材有误，不必理会

想请问一下第一题的结果大家输出的截距都是一样的嘛？还是说截距是0有不同的形式每次都不一样？
（因为发现我输出的结果和平台上其他小伙伴的结果好像不太一样（有点像二倍），但是我自己试了几次输出的结果又是一样的）

可能因为大家电脑配置的不同略有差异，只要是个很小的值就可以

请问（-1，1）是什么形状的数组（（

numpy中reshape(-1,1)与reshape(1,-1)的作用详解: https://www.cnblogs.com/jarph/p/15234226.html

欧好的！明白了！谢谢老师！！！

想请问一下第一题的结果大家输出的截距都是一样的嘛？还是说截距是0有不同的形式每次都不一样？
（因为发现我输出的结果和平台上其他小伙伴的结果好像不太一样（有点像二倍），但是我自己试了几次输出的结果又是一样的）

可能因为大家电脑配置的不同略有差异，只要是个很小的值就可以

好像是因为导入的库不一样，导入linear_model就是1.11，但是导入LinearRegression就是1.22，所以应该导入哪一个库呢？

想请问一下第一题的结果大家输出的截距都是一样的嘛？还是说截距是0有不同的形式每次都不一样？
（因为发现我输出的结果和平台上其他小伙伴的结果好像不太一样（有点像二倍），但是我自己试了几次输出的结果又是一样的）

可能因为大家电脑配置的不同略有差异，只要是个很小的值就可以

好像是因为导入的库不一样，导入linear_model就是1.11，但是导入LinearRegression就是1.22，所以应该导入哪一个库呢？

这只是导入的层级不一样，最终都是使用LinearRegression

请问为什么导入LinearRegression的时候可以正常运行出2.22，但导入linear_model就会报错呀？

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85 KiB

屏幕截图 2022-05-19 152122.png

85 KiB

请问为什么导入LinearRegression的时候可以正常运行出2.22，但导入linear_model就会报错呀？

这种导入方式没有问题，你可能需要检查下你的环境是否安装了sklearn

想请问一下第一题的结果大家输出的截距都是一样的嘛？还是说截距是0有不同的形式每次都不一样？
（因为发现我输出的结果和平台上其他小伙伴的结果好像不太一样（有点像二倍），但是我自己试了几次输出的结果又是一样的）

可能因为大家电脑配置的不同略有差异，只要是个很小的值就可以

好像是因为导入的库不一样，导入linear_model就是1.11，但是导入LinearRegression就是1.22，所以应该导入哪一个库呢？

这只是导入的层级不一样，最终都是使用LinearRegression

那为什么不同的层级就会有不同的结果呢？

请问为什么导入LinearRegression的时候可以正常运行出2.22，但导入linear_model就会报错呀？

你是不是没打开prompt呀

想请问一下第一题的结果大家输出的截距都是一样的嘛？还是说截距是0有不同的形式每次都不一样？
（因为发现我输出的结果和平台上其他小伙伴的结果好像不太一样（有点像二倍），但是我自己试了几次输出的结果又是一样的）

可能因为大家电脑配置的不同略有差异，只要是个很小的值就可以

好像是因为导入的库不一样，导入linear_model就是1.11，但是导入LinearRegression就是1.22，所以应该导入哪一个库呢？

这只是导入的层级不一样，最终都是使用LinearRegression

那为什么不同的层级就会有不同的结果呢？

我的电脑上，两种导入方式得到的结果是一样的

请问为什么导入LinearRegression的时候可以正常运行出2.22，但导入linear_model就会报错呀？

你是不是没打开prompt呀
嗷好像是的，不过我用linear_model和LinearRegression运行出来的都是2.22，我觉得应该两个数都可以吧

想请问一下第一题的结果大家输出的截距都是一样的嘛？还是说截距是0有不同的形式每次都不一样？
（因为发现我输出的结果和平台上其他小伙伴的结果好像不太一样（有点像二倍），但是我自己试了几次输出的结果又是一样的）

可能因为大家电脑配置的不同略有差异，只要是个很小的值就可以

好像是因为导入的库不一样，导入linear_model就是1.11，但是导入LinearRegression就是1.22，所以应该导入哪一个库呢？

这只是导入的层级不一样，最终都是使用LinearRegression

那为什么不同的层级就会有不同的结果呢？

我的电脑上，两种导入方式得到的结果是一样的

好的，谢谢助教

请问书上例题里写的range(y_test.shape[0])是什么意思？

请问书上例题里写的range(y_test.shape[0])是什么意思？

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