Python/Scikit учиться - линейная регрессия - Доступ к уравнению линейной регрессии

Question

Я построил несколько различных линейные регрессии, используя ту же группу предикторов, как вы можете увидеть ниже:

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

Чтобы создать предсказания целевой переменной, я полагаю, что алгоритм Шикита создал уравнение с этими «предикторными переменными». Мой вопрос: как мне получить доступ к этому уравнению?

Answer 1

Вы ищете params = model.coef_. Это возвращает массив с весом каждого ввода модели.

Обратите внимание, что это линейное уравнение, поэтому для того, чтобы получить прогноз для себя, вы хотите сформировать такое уравнение, чтобы ваше предсказание y = sum([input[i] * params[i]]), если у вас был некоторый входной массив с именем input. Это точечный продукт, если вы знакомы с линейной алгеброй между вектором параметра и вектором признаков.