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diff --git a/linear.py b/linear.py deleted file mode 100644 index 4f57970..0000000 --- a/linear.py +++ /dev/null @@ -1,31 +0,0 @@ -#!/usr/bin/python3 -from sklearn.datasets import load_boston -from sklearn.linear_model import LinearRegression -from sklearn.cross_validation import train_test_split -import numpy as np - -# Ein gleicher Wert SEED bei der linearen Regression -# und bei der Implementierung des kNN bewirkt, -# dass Trainings- und Testreihe gleich sind -# und damit das Ergebnis vergleichbar. -SEED = 42 -np.random.seed(SEED) - -# Datenreihe laden und in Trainings- und Testreihe aufteilen -data = load_boston() -X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( - data.data, data.target, train_size=0.85) - -# Die lineare Regression auf die Trainingsdaten anwenden -model = LinearRegression() -model.fit(X_train, y_train) - -# Die Testdaten vorhersagen -prediction = model.predict(X_test) -# Das Quadrat aller Differenzen berechnen -mse = np.mean([ - (y_test[n] - prediction[n]) ** 2 - for n in range(len(prediction)) -]) - -print(mse) |