linear_fit = LinearRegression().fit(x, y) logit_fit = LogisticRegression().fit(x, y.ravel()) #ravel()将多维数组转化为一维数组的功能 prob_fit = GaussianNB().fit(x, y.ravel())
时间: 2023-08-04 12:09:32 浏览: 152
这是三个不同的机器学习模型的训练过程,分别是线性回归模型(LinearRegression),逻辑回归模型(LogisticRegression)和高斯朴素贝叶斯模型(GaussianNB)。其中,x是输入的特征向量,y是对应的标签。fit()方法用于训练模型。在训练完成后,可以使用这些模型来预测新的输入数据的标签。
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linear_fit = LinearRegression().fit(x, y) logit_fit = LogisticRegression().fit(x, y.ravel()) prob_fit = GaussianNB().fit(x, y.ravel()) coef_mat = np.column_stack((prob_fit.theta.T, logit_fit.coef_, linear_fit.coef_)) print(coef_mat) prop_mat = np.column_stack((prob_fit.theta_.T / logit_fit.coef_, prob_fit.theta_.T / linear_fit.coef_, logit_fit.coef_ / linear_fit.coef_))
这段代码看起来是进行了一些机器学习中的模型拟合和系数计算。首先,使用 LinearRegression、LogisticRegression 和 GaussianNB 分别对输入数据 x 和 y 进行拟合,得到线性回归、逻辑回归和高斯朴素贝叶斯模型的系数。接着,将这些系数按列方向拼接成一个矩阵 coef_mat,用于后续的分析。最后,计算三种模型系数之间的比例,得到一个比例矩阵 prop_mat,也用于后续的分析。具体分析的内容需要看后续代码,但是这段代码的作用是先进行模型拟合,然后计算模型系数并进行比较和分析。
prob_theta = np.squeeze(prob_fit.theta_) prob_theta = prob_theta.reshape(-1, 1) coef_mat = np.column_stack((prob_theta, logit_fit.coef_[0], linear_fit.coef_[0]))
这段代码的作用是将三个模型的系数矩阵按列合并成一个矩阵`coef_mat`。其中,`prob_fit.theta_`是`GaussianNB`模型的系数矩阵,`logit_fit.coef_`是`LogisticRegression`模型的系数矩阵,`linear_fit.coef_`是`LinearRegression`模型的系数矩阵。
具体来说,`prob_fit.theta_`是一个形状为`(1, n)`的矩阵,其中`n`是特征的数量;`logit_fit.coef_`是一个形状为`(1, n)`的矩阵;`linear_fit.coef_`是一个形状为`(1, m)`的矩阵,其中`m`是特征的数量。为了将它们按列合并成一个矩阵,我们需要先将`prob_fit.theta_`转换成形状为`(n, 1)`的矩阵,然后再使用`np.column_stack`函数进行列合并。
具体的代码如下所示:
```python
prob_theta = np.squeeze(prob_fit.theta_)
prob_theta = prob_theta.reshape(-1, 1)
coef_mat = np.column_stack((prob_theta, logit_fit.coef_[0], linear_fit.coef_[0]))
```
这里使用了`np.squeeze`函数将`prob_fit.theta_`的维度从`(1, n)`压缩成`(n,)`,然后使用`reshape`函数将其转换成`(n, 1)`的矩阵。最后,使用`np.column_stack`函数将三个矩阵按列合并成一个矩阵`coef_mat`。
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