线性回归模型 Python代码实现

时间: 2023-11-05 10:57:24 浏览: 36
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。
相关问题

线性回归模型python代码

好的,以下是一个简单的线性回归模型的 Python 代码: ```python import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 创建一个训练数据集 X_train = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) y_train = np.array([[2], [4], [6], [8], [10]]) # 创建一个线性回归模型对象 model = LinearRegression() # 在训练数据集上训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 创建一个测试数据集 X_test = np.array([[6], [7], [8], [9], [10]]) # 在测试数据集上进行预测 y_test = model.predict(X_test) # 打印预测结果 print(y_test) ``` 这个代码使用了 scikit-learn 库提供的 LinearRegression 类来创建一个线性回归模型。首先我们创建一个训练数据集,它包含5个输入样本(每个样本只有一个输入特征),和对应的输出标签。我们使用 X_train 和 y_train 分别表示这些输入和输出。然后,我们创建一个 LinearRegression 对象,并使用它的 fit 方法在训练数据上训练模型。训练完成后,我们可以使用 predict 方法在测试数据集上进行预测,结果存储在 y_test 中。最后,我们将预测结果打印出来。

多元线性回归模型python代码

下面是一个简单的多元线性回归模型的 Python 代码示例: ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 提取自变量和因变量 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values # 创建线性回归模型并进行训练 regressor = LinearRegression() regressor.fit(X, y) # 输出模型的系数和截距 print('Coefficients: ', regressor.coef_) print('Intercept: ', regressor.intercept_) # 进行预测 y_pred = regressor.predict([[5, 80]]) # 输出预测结果 print('Predicted Value: ', y_pred) ``` 在这个示例中,我们使用 pandas 库读取数据,提取自变量和因变量,并使用 sklearn.linear_model 库中的 LinearRegression 类创建模型。我们使用 fit() 方法进行训练,并使用 predict() 方法进行预测。最后,我们输出模型的系数和截距,以及预测结果。

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