python线性回归代码_python代码实现回归分析--线性回归

下面是一个简单的Python代码实现线性回归：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

# 计算斜率和截距
slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1)

# 绘制数据和拟合线
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, slope*x + intercept, color='red')
plt.show()

这里使用了numpy中的`polyfit`函数来计算斜率和截距，然后使用matplotlib中的`scatter`和`plot`函数来绘制数据散点图和线性拟合线。

相关问题

python 线性回归train_test_split

要使用 Python 进行线性回归的数据集划分，你可以使用 `train_test_split` 函数来将数据集分成训练集和测试集。

首先，确保你已经安装了 `scikit-learn` 库。如果没有安装，可以通过以下命令安装：

pip install -U scikit-learn

然后，你可以按照以下示例代码使用 `train_test_split` 函数：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你已经有了特征矩阵 X 和目标变量 y

# 使用 train_test_split 函数划分数据集，默认比例是 75% 训练集和 25% 测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)

# 你也可以指定其他的测试集比例，例如 80% 训练集和 20% 测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

在上面的代码中，`X` 是特征矩阵，`y` 是目标变量。`random_state` 参数用于设定随机种子，以保证每次运行代码得到的结果相同。

划分后，你就可以使用 `X_train` 和 `y_train` 进行线性回归模型的训练，然后使用 `X_test` 进行预测和评估模型的性能。

python线性回归代码

以下是一个简单的Python线性回归代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个随机数据集
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 1)
y = 2 + 3 * X + np.random.rand(100, 1)

# 绘制数据集散点图
plt.scatter(X, y, s=10)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('y')
plt.show()

# 使用梯度下降算法实现线性回归
learning_rate = 0.1
n_iterations = 1000
theta = np.random.randn(2, 1)
X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X]

for iteration in range(n_iterations):
    gradients = 2 / 100 * X_b.T.dot(X_b.dot(theta) - y)
    theta = theta - learning_rate * gradients

# 绘制拟合直线
X_new = np.array([[0], [1]])
X_new_b = np.c_[np.ones((2, 1)), X_new]
y_predict = X_new_b.dot(theta)
plt.plot(X_new, y_predict, "r-")
plt.scatter(X, y, s=10)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('y')
plt.show()

这个代码使用NumPy和Matplotlib库来创建一个随机的数据集，并使用梯度下降算法实现线性回归。最终，拟合的直线通过Matplotlib库进行可视化。