题目
[单选题]
下面的一段python程序是使用scikit-learn来构建线性回归模型,其中最后一条语句的目的是得到X_test的预测结果,则空格内应该填入的函数为 from sklearn.linear_model import LinearRegression X = [[6, 2], [8, 1], [10, 0], [14, 2], [18, 0]] y = [[7], [9], [13], [17.5], [18]] model = LinearRegression() model.fit(X, y) X_test = [[8, 2], [9, 0], [11, 2], [16, 2], [12, 0]] y_test = [[11], [8.5], [15], [18], [11]] predictions = model. (X_test)
A.pred
B.learn
C.get
D.predict
答案
更多“下面的一段python程序是使用scikit-learn来构建线性回归模型,其中最后一条语句的目的是得到X_test的预测结果,则空格内应该填入的函数为 from sklearn.linear_mod…”相关的问题
第1题
下面的一段python程序是使用scikit-learn来构建线性回归模型,其中最后一条语句的目的是得到X_test的预测结果,则空格内应该填入的函数为 from sklearn.linear_model import LinearRegression X = [[6, 2], [8, 1], [10, 0], [14, 2], [18, 0]] y = [[7], [9], [13], [17.5], [18]] model = LinearRegression() model.fit(X, y) X_test = [[8, 2], [9, 0], [11, 2], [16, 2], [12, 0]] y_test = [[11], [8.5], [15], [18], [11]] predictions = model. (X_test)
A.predict
B.get
C.pred
D.learn
点击查看答案
第2题
下面的一段python程序是使用scikit-learn来构建线性回归模型,其中最后一条语句的目的是得到X_test的预测结果,则空格内应该填入的函数为 from sklearn.linear_model import LinearRegression X = [[6, 2], [8, 1], [10, 0], [14, 2], [18, 0]] y = [[7], [9], [13], [17.5], [18]] model = LinearRegression() model.fit(X, y) X_test = [[8, 2], [9, 0], [11, 2], [16, 2], [12, 0]] y_test = [[11], [8.5], [15], [18], [11]] predictions = model. (X_test)
A.predict
B.get
C.pred
D.learn
点击查看答案
第3题
下面的一段python程序是使用scikit-learn来构建线性回归模型,其中最后一条语句的目的是得到X_test的预测结果,则空格内应该填入的函数为 from sklearn.linear_model import LinearRegression X = [[6, 2], [8, 1], [10, 0], [14, 2], [18, 0]] y = [[7], [9], [13], [17.5], [18]] model = LinearRegression() model.fit(X, y) X_test = [[8, 2], [9, 0], [11, 2], [16, 2], [12, 0]] y_test = [[11], [8.5], [15], [18], [11]] predictions = model. (X_test)
A.predict
B.get
C.pred
D.learn
点击查看答案
第4题
多元线性回归的SAS程序中用于指定回归模型的语句是()。
A.cli
B.reg
C.model
D.stepwise
点击查看答案
第5题
多元线性回归的SAS程序中用于指定回归模型的语句是()。
A.cli
B.reg
C.model
D.stepwise
点击查看答案
第6题
多元线性回归的SAS程序中用于指定回归模型的语句是()。
A.cli
B.reg
C.model
D.stepwise
点击查看答案
第7题
对于下面的一段python程序,下面的说法错误的是 import numpy as np p=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03]) q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05]) kl1=np.sum(p*np.log(p/q)) kl2=np.sum(q*np.log(q/p))
A.程序最后两行的计算结果是相等的
B.程序最后两行的计算结果是不相等的
C.程序最后两行的的目的是计算相对熵,其是交叉熵与信息熵的差值
D.程序的目的是计算相对熵,其不具备对称性
点击查看答案