Блог

Я запустил несколько моделей, таких как множественная линейная регрессия, логарифмическая регрессия и лассо. Я хочу показать результаты работы моей модели в следующем формате:

Модель 1:

Результаты обучения:

Результаты тестирования:

Модель 2:

Результаты обучения:

Testing Results:

Here is my code:

 from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklern.linear_model import LinearRegression
from sklern.linear_model import Lasso, Ridge
from sklearn import metrics
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.30, random_state = 42)
y = df["target_var"]
X = df.drop(columns = ["target_var"])

model_1 = LinearRegression()
model_2 = Ridge(1)
model_3 = Lasso(1)

model_1.fit(X_train, y_train)
model_2.fit(X_train, y_train)
model_3.fit(X_train, y_train)

y_pred_model_1 = model_1(X_test)
y_pred_model_2 = model_2(X_test)
y_pred_model_3 = model_3(X_test)

df = pd.DataFrame({"Actual" :y_test, "Prediction Model 1": y_pred_model_1,"Prediction Model 2": y_pred_model_2, "Prediction Model 3": y_pred_model_3})

print("MAE - Model 1", metrics.mean_absolute_error(y_test,y_pred_model_1)
print("MAE - Model 2", metrics.mean_absolute_error(y_test,y_pred_model_2)
print("MAE - Model 3", metrics.mean_absolute_error(y_test,y_pred_model_3)

print("MSE - Model 1", metrics.mean_absolute_error(y_test,y_pred_model_1)
print("MSE - Model 2", metrics.mean_absolute_error(y_test,y_pred_model_2)
print("MSE - Model 3", metrics.mean_absolute_error(y_test,y_pred_model_3)

print("RMSE- Model 1", metrics.mean_absolute_error(y_test,y_pred_model_1)
print("RMSE- Model 2", metrics.mean_absolute_error(y_test,y_pred_model_2)
print("RMSE- Model 3", metrics.mean_absolute_error(y_test,y_pred_model_3)