机器学习线性回归不要Scikit-learn库,我要手敲全过程的Python代码
时间: 2024-09-17 16:06:16 浏览: 43
如果你想要不依赖于Scikit-learn库从头开始实现线性回归,你可以使用最基础的数学运算。这里是一个简单的例子:
首先,我们需要创建一个权重向量(`w`)和偏置(`b`),初始化它们为随机值或零值:
```python
import random
import numpy as np
# 初始化权重和偏置
n_features = 1 # 假设单变量线性回归
w = random.random() # 权重
b = 0 # 偏置
print(f"初始权重: {w}")
print(f"初始偏置: {b}")
```
接下来,我们将实现梯度下降法来更新模型参数:
```python
learning_rate = 0.01 # 学习率
epochs = 1000 # 迭代次数
for _ in range(epochs):
for i, (x, y) in enumerate(zip(X, y)):
# 原始预测值
prediction = w * x + b
# 计算代价函数和梯度
error = y -2 * error * x / len(X)
gradient_b = -2 * error / len(X)
# 更新权重和偏置
w -= learning_rate * gradient_w
b -= learning_rate * gradient_b
# 每100次迭代打印一次当前的预测结果
if _ % 100 == 0:
print(f"Iteration {_}: Weight: {w}, Bias: {b}")
# 使用最终的权重和偏置进行预测
predictions = w * new_data[:, None] + b
```
注意这只是一个基础版本的实现,实际应用中可能会添加更多功能如正则化、批量梯度下降等。并且手动实现这个过程可能会比使用现成库更复杂,并且对于大规模数据来说效率较低。