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
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
请问(-1,1)是什么形状的数组((
应该是任意行,1列的吧
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?
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...
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。
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?
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)
请问这里题目里的[0.5,0.5]是什么意思呀
有点没搞懂这两行代码是干什么的?但是没了就报错
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)
调整输入的结构,因为fit需要接收形状为(n_samples, n_features)的输入。
此处是素材有误,不必理会
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?
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?
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
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?
测试集样本数量
Bitiş tarihi atanmadı.
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Bir dalı silmek kalıcıdır. GERİ ALINAMAZ. Devam edilsin mi?
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
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
请问(-1,1)是什么形状的数组((
应该是任意行,1列的吧
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?
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...
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。
numpy中reshape(-1,1)与reshape(1,-1)的作用详解: https://www.cnblogs.com/jarph/p/15234226.html
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?
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)
请问这里题目里的[0.5,0.5]是什么意思呀
有点没搞懂这两行代码是干什么的?但是没了就报错
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)
调整输入的结构,因为fit需要接收形状为(n_samples, n_features)的输入。
此处是素材有误,不必理会
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
欧好的!明白了!谢谢老师!!!
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?
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
那为什么不同的层级就会有不同的结果呢?
你是不是没打开prompt呀
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?
测试集样本数量
第13周作业iken 第13周作业(线性回归实践) olarak değiştirildi 1 yıl önce