的Python/Scikit学习 - 线性回归 - 使用线性回归方程

Question

我已经建立了几个不同的线性回归，使用同一组预测变量，你可以看到如下：

model=LinearRegression() 
model.fit(X=predictor_train,y=target_train) 
prediction_train=model.predict(predictor_train) 
pred=model.predict(main_frame.iloc[-1:,1:]) 

创建目标变量的预测，我假设Scikit算法创建了一个具有这些“预测变量”的方程。我的问题是：如何访问该等式？

Answer 1

您正在寻找params = model.coef_。这将返回一个数组，其中包含每个模型输入的权重。

请注意，这是一个线性方程式，因此要获得您自己的预测结果，您需要形成一个方程式，使得您的预测结果为y = sum([input[i] * params[i]])，如果您有一些输入数组，则称为input。如果您熟悉参数向量和特征向量之间的线性代数，则这是点积。