线性回归糖尿病预测

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线性回归糖尿病预测

from sklearn import datasets # 此模块包含了很多用于机器学习的数据集。
diabetes = datasets.load_diabetes() # 使用load_diabetes函数加载糖尿病数据集。

# 该数据集包含442行数据和10个属性值，分别是年龄(Age)、性别(Sex)、体质指数(Body mass index)、平均血压(Average Blood Pressure)和一年后疾病级数指标(S1~S6)。
# Target是一年后患疾病的定量指标，适合用于回归任务

print(datasets) # 糖尿病数据

x_data = diabetes.data # 获取特征数据

# diabetes_data是通过pandas库中的read_csv函数读取名为diabetes.csv的数据文件得到的数据集。
# 这个数据集包含了关于葡萄糖、血压、皮肤厚度、胰岛素、身体质量指数等特征的信息

y_data = diabetes.target # 获取目标数据
print('特征数据:\n',x_data)
# （442,10）442个数据，每行数据有10个特征数据，相当于y=a1 x1+a2 x2+...a10 x10
print(x_data.shape)
print('目标数据：\n',y_data)
print(y_data.shape)

clf = LinearRegression().fit(x_train,y_train) # 创建一个LinearRegression对象并使用训练数据对其进行拟合。
print('模型的信息:\n',clf) # 打印模型的信息

# 预测测试集结果
y_pred = clf.predict(x_test) # 使用训练好的模型对测试集进行预测
print('预测结果为：','\n',y_pred[:20]) # 打印预测结果的前20个值

from sklearn.metrics import explained_variance_score,mean_absolute_error,\
mean_squared_error,median_absolute_error,r2_score # 导入用于评估预测结果的指标函数

你可能感兴趣的:(机器学习,线性回归,算法,回归,python)

线性回归糖尿病预测

from sklearn import datasets # 此模块包含了很多用于机器学习的数据集。 diabetes = datasets.load_diabetes() # 使用load_diabetes函数加载糖尿病数据集。

# 该数据集包含442行数据和10个属性值，分别是年龄(Age)、性别(Sex)、体质指数(Body mass index)、平均血压(Average Blood Pressure)和一年后疾病级数指标(S1~S6)。 # Target是一年后患疾病的定量指标，适合用于回归任务

print(datasets) # 糖尿病数据

x_data = diabetes.data # 获取特征数据

# diabetes_data是通过pandas库中的read_csv函数读取名为diabetes.csv的数据文件得到的数据集。 # 这个数据集包含了关于葡萄糖、血压、皮肤厚度、胰岛素、身体质量指数等特征的信息

y_data = diabetes.target # 获取目标数据 print('特征数据:\n',x_data) # （442,10）442个数据，每行数据有10个特征数据，相当于y=a1 x1+a2 x2+...a10 x10 print(x_data.shape) print('目标数据：\n',y_data) print(y_data.shape)

clf = LinearRegression().fit(x_train,y_train) # 创建一个LinearRegression对象并使用训练数据对其进行拟合。 print('模型的信息:\n',clf) # 打印模型的信息

# 预测测试集结果 y_pred = clf.predict(x_test) # 使用训练好的模型对测试集进行预测 print('预测结果为：','\n',y_pred[:20]) # 打印预测结果的前20个值

from sklearn.metrics import explained_variance_score,mean_absolute_error,\ mean_squared_error,median_absolute_error,r2_score # 导入用于评估预测结果的指标函数

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from sklearn import datasets # 此模块包含了很多用于机器学习的数据集。
diabetes = datasets.load_diabetes() # 使用load_diabetes函数加载糖尿病数据集。

# 该数据集包含442行数据和10个属性值，分别是年龄(Age)、性别(Sex)、体质指数(Body mass index)、平均血压(Average Blood Pressure)和一年后疾病级数指标(S1~S6)。
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# diabetes_data是通过pandas库中的read_csv函数读取名为diabetes.csv的数据文件得到的数据集。
# 这个数据集包含了关于葡萄糖、血压、皮肤厚度、胰岛素、身体质量指数等特征的信息

y_data = diabetes.target # 获取目标数据
print('特征数据:\n',x_data)
# （442,10）442个数据，每行数据有10个特征数据，相当于y=a1 x1+a2 x2+...a10 x10
print(x_data.shape)
print('目标数据：\n',y_data)
print(y_data.shape)

clf = LinearRegression().fit(x_train,y_train) # 创建一个LinearRegression对象并使用训练数据对其进行拟合。
print('模型的信息:\n',clf) # 打印模型的信息

# 预测测试集结果
y_pred = clf.predict(x_test) # 使用训练好的模型对测试集进行预测
print('预测结果为：','\n',y_pred[:20]) # 打印预测结果的前20个值

from sklearn.metrics import explained_variance_score,mean_absolute_error,\
mean_squared_error,median_absolute_error,r2_score # 导入用于评估预测结果的指标函数