python 线性回归代码

时间: 2023-10-14 15:30:24 浏览: 26
以下是一个简单的Python线性回归代码示例: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 输入数据 X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) Y = np.array([5, 7, 9, 11, 13]) # 均值 x_mean = np.mean(X) y_mean = np.mean(Y) # 总数据个数 n = len(X) # 使用公式计算斜率和截距 numerator = 0 denominator = 0 for i in range(n): numerator += (X[i] - x_mean) * (Y[i] - y_mean) denominator += (X[i] - x_mean) ** 2 slope = numerator / denominator intercept = y_mean - (slope * x_mean) # 输出结果 print("斜率:", slope) print("截距:", intercept) # 绘制图像 plt.scatter(X, Y) plt.plot(X, slope * X + intercept, 'r') plt.show() ``` 这个代码计算输入数据的线性回归,并绘制了一个散点图和回归线。
相关问题

python线性回归代码

以下是一个简单的Python线性回归代码示例: ```python 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。

python 线性回归 代码

当然,我可以帮你提供一段 Python 的线性回归代码示例。以下是一个简单的例子: ```python import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 训练数据 X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) y = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 训练模型 model.fit(X, y) # 预测 x_test = np.array([[6], [7]]) y_pred = model.predict(x_test) print("预测结果:", y_pred) ``` 在这个例子中,我们使用了 `numpy` 来创建了输入数据 `X` 和目标变量 `y`。然后,我们使用 `sklearn` 库中的 `LinearRegression` 类来创建线性回归模型。我们将数据传递给 `fit()` 方法来训练模型,并使用 `predict()` 方法来进行预测。 希望这个例子对你有帮助!如果你有其他问题,请随时提问。

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