python机器学习回归模型

回归模型是一种经典的统计学模型，用于根据已知的自变量来预测连续的因变量。在数据挖掘和机器学习中，回归模型属于有监督学习算法，需要同时具备自变量和因变量。回归任务与分类和标注任务不同，它预测的是连续的数值而不是离散的标签值。

在Python中，可以使用sklearn和statsmodels模块来实现一元线性回归、多元线性回归和非线性回归。对于非线性回归，可以通过修改回归模型来实现。例如，可以使用以下公式构建非线性回归模型：y = k * x^2 + b。然后使用scipy.optimize模块的leastsq()函数来计算误差的最小值，从而得到回归方程。

下面是一个使用Python实现非线性回归模型的示例代码：

from scipy.optimize import leastsq
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv("1. 一元线性回归数据.csv")
x = df\['x'\].values
y = df\['y'\].values

# 构建回归模型
def f(p, x_):
    k, b = p
    return k * x**2 + b

# 误差公式
def error(p, x_, y_):
    return f(p, x_) - y_

p = np.array(\[0, 100\])

# 使用leastsq函数计算回归方程
para = leastsq(error, p, args=(x, y))

print(para)

这段代码中，首先从CSV文件中读取数据，然后定义了非线性回归模型和误差公式。最后使用leastsq函数计算回归方程的参数。输出结果为回归方程的参数值。

希望这个回答对您有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [回归模型的python实现](https://blog.csdn.net/js010111/article/details/118242939)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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