线性回归python代码实现
时间: 2023-05-20 22:03:28 浏览: 79
以下是一个简单的线性回归 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
class LinearRegression:
def __init__(self):
self.w = None
def fit(self, X, y):
X = np.insert(X, 0, 1, axis=1)
self.w = np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y)
def predict(self, X):
X = np.insert(X, 0, 1, axis=1)
return X.dot(self.w)
```
其中,`fit` 方法用于训练模型,`predict` 方法用于预测。`X` 和 `y` 分别是训练数据的特征和标签,`w` 是模型的参数。在 `fit` 方法中,我们首先在 `X` 的第一列插入一列全为 1 的向量,然后使用最小二乘法求解参数 `w`。在 `predict` 方法中,我们同样在 `X` 的第一列插入一列全为 1 的向量,然后使用求解得到的参数 `w` 进行预测。
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回归树的非线性回归python代码实现
回归树是一种常用的非线性回归方法,它通过将输入空间划分为多个区域,并在每个区域内拟合一个回归模型来进行预测。下面是一个使用Python实现回归树的代码示例:
```python
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
# 创建回归树模型
regressor = DecisionTreeRegressor()
# 准备训练数据
X_train = [, , , , ]
y_train = [2, 4, 6, 8, 10]
# 训练模型
regressor.fit(X_train, y_train)
# 预测
X_test = [, , ]
y_pred = regressor.predict(X_test)
print(y_pred)
```
在上述代码中,我们首先导入了`DecisionTreeRegressor`类,然后创建了一个回归树模型`regressor`。接着,我们准备了训练数据`X_train`和`y_train`,其中`X_train`是输入特征的训练集,`y_train`是对应的目标值的训练集。然后,我们使用`fit`方法对模型进行训练。
最后,我们准备了测试数据`X_test`,并使用训练好的模型进行预测,预测结果存储在`y_pred`中,并打印输出。
线性回归模型 Python代码实现
下面是一个简单的线性回归模型Python代码实现,使用scikit-learn库:
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# 创建示例数据
X = np.array([[1, 2], [2, 4], [3, 6], [4, 8]])
y = np.array([2, 4, 6, 8])
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 拟合模型
model.fit(X, y)
# 预测新数据
new_X = np.array([[5, 10], [6, 12]])
predicted_y = model.predict(new_X)
print(predicted_y)
```
输出:
```
[10. 12.]
```
这个例子中,我们创建了一个包含两个特征的简单数据集,每个特征都是目标变量的两倍。我们使用`LinearRegression`类创建了一个线性回归模型,然后拟合数据并预测新数据。在这个例子中,我们预测了两个新数据点的目标值,它们都是输入特征的两倍。