线性回归算法python

时间: 2023-10-24 17:19:34 浏览: 35
以下是使用Python实现线性回归算法的示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成随机数据 np.random.seed(0) X = 2 * np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) # 绘制数据散点图 plt.scatter(X, y) plt.xlabel('X') plt.ylabel('y') plt.show() # 添加偏置项 X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X] # 计算最优参数 theta_best = np.linalg.inv(X_b.T.dot(X_b)).dot(X_b.T).dot(y) # 打印最优参数 print('最优参数:', theta_best) # 预测新数据 X_new = np.array([[0], [2]]) X_new_b = np.c_[np.ones((2, 1)), X_new] y_predict = X_new_b.dot(theta_best) print('预测结果:', y_predict) # 绘制拟合直线 plt.plot(X_new, y_predict, 'r--', label='预测结果') plt.scatter(X, y, label='原始数据') plt.xlabel('X') plt.ylabel('y') plt.legend() plt.show() ``` 解释一下这段代码的实现过程: 1. 首先,我们使用`numpy`库生成了一些随机数据,用于线性回归的训练和预测。 2. 然后,我们使用`matplotlib`库绘制了这些数据的散点图。 3. 接着,我们添加了偏置项,并使用正规方程求解最优参数。 4. 然后,我们使用最优参数预测了新数据。 5. 最后,我们绘制了拟合直线,将预测结果与原始数据进行比较。 需要注意的是,这里使用的是最简单的线性回归算法,如果数据比较复杂,可能需要使用其他更复杂的算法来进行预测。

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