如何在方法 LinearRegression().fit(X,Y) 的第一个参数“X”中使用 2 个参数？
用户9270170
我的csv数据是这样的：
怎么把fit()的第一个参数变成X1和X2，而不只是X1。因为Y的数据和X1和X2都有关系。但是我发现fit()方法的第一个参数我只能传一个价值。现在我的代码：
import pandas as pd
from sklearn import linear_model
wine = pd.read_csv(r"D:/1.csv",sep=',')
clf = linear_model.LinearRegression()
X1 = wine.loc[:, ['importance']].as_matrix()
X2 = wine.loc[:, ['match']].as_matrix()
Y = wine['point'].as_matrix()
clf.fit(X1, Y)
print(clf.coef_,clf.intercept_,clf.score(X1, Y))
输出结果： [0.00402347] 92.58619838990552 0.04442683444842255
布拉德·所罗门
您可以将这两列保留为单个 DataFrame。此外，您不需要使用as_matrix(); sklearn 可以接受 pandas 对象作为输入。
import pandas as pd
from sklearn import linear_model
wine = pd.read_csv(r"D:/1.csv") # sep=',' is default
clf = linear_model.LinearRegression()
X = wine.drop('point', axis=1)
y = wine['point']
clf.fit(X, y)
print(clf.coef_, clf.intercept_, clf.score(X, y))
上面，wine.drop('point', axis=1)只是说“给我一个 DataFrame，包括除 point.
相反，如果您想具体指定这些列（在这种情况下结果相同），您可以执行以下操作：
X = wine.loc[:, ['importance', 'match']]
请注意，在这种情况下，X和y都将是原始数据片段的视图。
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