import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd w = pd.read_csv('BostonHousing2.csv') w_new=w.drop(columns=["chas"],axis=1) wn0 = w_new.columns wn = wn0[5:] f = plt.figure(figsize=(16,8)) k=0 for i in range(len(wn)): for j in range(len(wn)): k=k+1 if i!=j: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) else: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) plt.scatter([0,1],[0,1]) plt.text(.5,.5,wn[i],\ ha='center',va='center',size=10) y=np.array(w[wn[0]])[:,np.newaxis] X=np.array(w[wn[1:]]) from sklearn import linear_model regr=linear_model.LinearRegression(fit_intercept=False) regr.fit(X,y) print(regr.coef_) res=y-regr.predict(X) import scipy.stats as stats import pylab res.shape=res.shape[0] f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(121) plt.scatter(regr.predict(X),res) plt.plot(regr.predict(X),np.ones(len(y))) plt.xlabel('Fitted values') plt.ylabel('Residuals') f.add_subplot(122) stats.probplot(res,dist="norm",plot=pylab) plt.show() from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn import tree import graphviz regr2 =DecisionTreeRegressor(max_depth=4,random_state=100) regr2 = regr2.fit(X,y) dot_data=tree.export_graphviz(regr2,feature_names=wn[1:],out_file=None) graph=graphviz.Source(dot_data) f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(111) height=regr2.feature_importances_ bars = wn[1:] y_pos=np.arange(len(bars)) plt.bar(y_pos,height) plt.xticks(y_pos,bars) plt.yticks() plt.show() 上述代码建立的模型对于的方程是什么
时间: 2024-04-19 13:23:37 浏览: 11
上述代码建立了一个线性回归模型和一个决策树回归模型。这两个模型分别用于预测目标变量y和特征变量X之间的关系。
对于线性回归模型,它的方程可以表示为:
y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bn*xn
其中,y是目标变量,x1, x2, ..., xn是特征变量,b0, b1, b2, ..., bn是线性回归模型的系数。
对于决策树回归模型,它的方程是一棵决策树,每个叶节点都代表一个预测值。决策树通过特征的条件判断来选择不同的路径,并根据路径上的叶节点给出预测值。
需要注意的是,方程的具体形式需要根据数据集和模型参数进行计算,以上代码没有给出具体的方程表达式。如果你想得到具体的方程,请使用模型的coef_属性(对于线性回归模型)或查看决策树模型的可视化结果。
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import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns
这是一段Python代码,它导入了四个库:pandas、numpy、matplotlib.pyplot和seaborn。这些库都是用于数据分析和可视化的常用库。其中,pandas用于数据处理和分析,numpy用于科学计算,matplotlib.pyplot用于绘制图表,seaborn用于数据可视化。如果你想使用这些库,需要先安装它们。你可以使用pip命令来安装它们,例如:
```shell
pip install pandas numpy matplotlib seaborn
```
安装完成后,你就可以在Python代码中使用它们了。
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
这不是一个问题,这是一段Python代码。这段代码导入了三个Python库:Pandas、NumPy和Matplotlib.pyplot。Pandas库是用于数据处理和分析的工具,NumPy库是用于数值计算的工具,Matplotlib.pyplot库是用于绘图的工具。这段代码的目的是为了在Python中使用这些库。