在 85% 的数据集上训练线性回归模型 [关闭]

【问题标题】：Training Linear Regression Model on 85% of Dataset [closed]在 85% 的数据集上训练线性回归模型 [关闭]
【发布时间】：2018-02-19 01:42:07
【问题描述】：

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

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您还可以使用sklearn 中的train_test_split 和sklearn example 一样将数据拆分为训练集和测试集，例如如果X 是具有特征的数据，y 是标签，那么：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.15)

对于线性回归，您可以尝试使用：linregress from scipy as in similar question：

【讨论】：

【解决方案2】：

使用ndf = df.sample(frac=0.85) 获取包含总行数 85% 的 DataFrame，然后使用这个新的 DataFrame ndf 来训练您的线性回归模型。

【讨论】：