我是线性回归和 sklearn 的新手。 我有一个问题,我有输入特征 x1,它包含 101 个和输入特征 x2 100 个,然后是一个零。输出 y 全部为 101。 我正在尝试找到 w1 和 w2 的最优值。
我尝试编写以下代码:
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
x = np.ones(202, dtype='int').reshape(101,2)
x[100,1]= 0
y = np.ones(101, dtype='int')
model = LinearRegression().fit(x,y)
print(f"w1 and w2: {model.coef_}")
我得到的输出是:
w1 and w2: [0. 0.]
,我确定这是错误的。
如果有人可以帮助我更正代码,那就太好了。
编辑 输入 x 的值如下所示:
array([[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
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[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
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[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 0]])