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這篇文章主要講解了“python廣義線性模型是什么”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“python廣義線性模型是什么”吧！
廣義線性模型：
廣義線性模型[generalize linear model]線性模型的擴展，通過聯結函數建立響應變量的數學期望值與線性組合的預測變量之間的關系。其特點是不強行改變數據的自然度量，數據可以具有非線性和非恒定方差結構。是線性模型在研究響應值的非正態分布以及非線性模型簡潔直接的線性轉化時的一種發展
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn import datasets, linear_modelfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score# Load the diabetes datasetdiabetes = datasets.load_diabetes()# Use only one featurediabetes_X = diabetes.data[:, np.newaxis, 2]# Split the data into training/testing setsdiabetes_X_train = diabetes_X[:-20]diabetes_X_test = diabetes_X[-20:]# Split the targets into training/testing setsdiabetes_y_train = diabetes.target[:-20]diabetes_y_test = diabetes.target[-20:]# Create linear regression objectregr = linear_model.LinearRegression()# Train the model using the training setsregr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train)# Make predictions using the testing setdiabetes_y_pred = regr.predict(diabetes_X_test)# The coefficientsprint('Coefficients: \n', regr.coef_)# The mean squared errorprint("Mean squared error: %.2f"% mean_squared_error(diabetes_y_test, diabetes_y_pred))# Explained variance score: 1 is perfect predictionprint('Variance score: %.2f' % r2_score(diabetes_y_test, diabetes_y_pred))# Plot outputsplt.scatter(diabetes_X_test, diabetes_y_test, color='black')plt.plot(diabetes_X_test, diabetes_y_pred, color='blue', linewidth=3)plt.xticks(())plt.yticks(())plt.show()
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