python使用线性回归和非线性回归

在Python中，可以使用线性回归和非线性回归来进行数据建模和预测。引用中提到的决策树和随机森林是非线性回归的经典算法，可以使用sklearn库中的相关函数进行实现。另外，还可以使用Keras库中的神经网络模型来进行非线性回归。引用中提到的支持向量机(SVM)也可以用于非线性回归，其中支持向量机非线性回归模型(SVR)是常用的方法之一。

对于线性回归，可以使用sklearn库中的线性模型(Linear Regression)来实现。具体步骤包括导入相应的库、准备数据、创建模型、拟合数据和进行预测。以下是一个简单的线性回归示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 准备数据
x = np.array([[1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10]])
y = np.array([4.187, 0.964, 0.853, 0.305, 0.358, 0.338, 0.368, 0.222, 0.798, 1.515])

# 创建模型
model = LinearRegression()

# 拟合数据
model.fit(x, y)

# 进行预测
x_new = np.array([[11]])
y_pred = model.predict(x_new)

# 打印预测结果
print("预测结果:", y_pred)

对于非线性回归，可以使用决策树、随机森林或神经网络等算法来实现。具体步骤和代码可以参考引用中提到的示例，通过导入相应的库和函数，并根据数据的特点选择合适的算法和模型来进行建模和预测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python非线性回归](https://download.csdn.net/download/weixin_38686080/14856924)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python 机器学习之支持向量机非线性回归SVR模型](https://download.csdn.net/download/weixin_38622467/14914405)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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