Python リグレッションテストの実装方法

Pythonでは、scikit-learnライブラリを使用して回帰モデルのテストを実行できます。次に、単純な回帰テストのコード例を示します。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设我们有一组特征数据 X 和对应的目标变量 y

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 在训练集上训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

この例では、まずデータセットをトレーニングセットとテストセットに分割し、その後線形回帰モデルを作成してトレーニングセットでトレーニングさせます。そして、トレーニングされたモデルを使用してテストセットの予測を行い、予測結果と実際のターゲット変数の間の平均二乗誤差を計算します。