<jupyter_start><jupyter_text>[教學重點]學習使用 sklearn 中的 linear regression 模型，並理解各項參數的意義  [範例重點]觀察丟進模型訓練的資料格式，輸入 linear regression 與 Logistic regression 的資料有甚麼不同?  import 需要的套件<jupyter_code>import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets, linear_model
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score, accuracy_score<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Linear regssion<jupyter_code># 讀取糖尿病資料集
diabetes = datasets.load_diabetes()

# 為方便視覺化，我們只使用資料集中的 1 個 feature (column)
X = diabetes.data[:, np.newaxis, 2]
print("Data shape: ", X.shape) # 可以看見有 442 筆資料與我們取出的其中一個 feature

# 切分訓練集/測試集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, diabetes.target, test_size=0.1, random_state=4)

# 建立一個線性回歸模型
regr = linear_model.LinearRegression()

# 將訓練資料丟進去模型訓練
regr.fit(x_train, y_train)

# 將測試資料丟進模型得到預測結果
y_pred = regr.predict(x_test)
# 可以看回歸模型的參數值
print('Coefficients: ', regr.coef_)

# 預測值與實際值的差距，使用 MSE
print("Mean squared error: %.2f"
      % mean_squared_error(y_test, y_pred))
# 畫出回歸模型與實際資料的分佈
plt.scatter(x_test, y_test,  color='black')
plt.plot(x_test, y_pred, color='blue', linewidth=3)
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Logistics regression<jupyter_code># 讀取鳶尾花資料集
iris = datasets.load_iris()

# 切分訓練集/測試集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.1, random_state=4)

# 建立模型
logreg = linear_model.LogisticRegression()

# 訓練模型
logreg.fit(x_train, y_train)

# 預測測試集
y_pred = logreg.predict(x_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: ", acc)<jupyter_output>Accuracy:  0.9333333333333333<jupyter_text>[作業重點]了解其他資料集的使用方法，如何將資料正確地送進模型訓練  練習時間試著使用 sklearn datasets 的其他資料集 (wine, boston, ...)，來訓練自己的線性迴歸模型。<jupyter_code>wine = datasets.load_wine()
boston = datasets.load_boston()
breast_cancer = datasets.load_breast_cancer()<jupyter_output><empty_output>
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