线性回归python代码实现

以下是一个简单的线性回归 Python 代码实现：

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。

相关问题

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：

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：

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。