sklearn（三）------模型的属性和用法
2017-08-20 19:52
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model有很多属性
比如y=0.3x+0.1
model.fit()就是训练数据得到模型参数
model.predict()这个是测试数据
model.coef_ 输出y=o.3x+0.1中的0.3
model.intercept_ 输出y=o.3x+0.1中的0.1
model.get_params() 模型之前定义的参数
model.score(data_X,data_y) 打分，意思就是训练好模型以后，用测试数据
#看看效果，就开始打分，里面的数据就是测试数据、其实就是计算正确度
比如y=0.3x+0.1
model.fit()就是训练数据得到模型参数
model.predict()这个是测试数据
model.coef_ 输出y=o.3x+0.1中的0.3
model.intercept_ 输出y=o.3x+0.1中的0.1
model.get_params() 模型之前定义的参数
model.score(data_X,data_y) 打分，意思就是训练好模型以后，用测试数据
#看看效果，就开始打分，里面的数据就是测试数据、其实就是计算正确度
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