在85％的数据集上训练线性回归模型

Question

我不确定如何处理这个问题。数据集有8个属性和一个y值。我如何在85％的数据集上训练线性回归模型？

Answer 1

您还可以使用train_test_split中的sklearn X将y分割为训练和测试集，例如如果X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.15) 是包含要素的数据且linregress是标签，那么：

scipy

对于线性回归，您可以尝试使用$this->validate($request,[ 'studentData.*.id' => 'required|unique:students|numeric', 'studentData.*.name' =>'required' ], $messages = [ // write error messages ]); 中的map和sklearn example一样：

Answer 2

使用ndf = df.sample(frac=0.85)获取包含总行数的85％的DataFrame，然后使用此新的DataFrame ndf来训练线性回归模型。