单变量线性回归python代码
时间: 2023-10-12 22:41:04 浏览: 74
当然,以下是一个使用Python进行单变量线性回归的示例代码:
```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([2, 3, 4, 5, 6])
# 计算均值
mean_x = np.mean(X)
mean_y = np.mean(Y)
# 计算斜率和截距
m = np.sum((X - mean_x) * (Y - mean_y)) / np.sum((X - mean_x) ** 2)
b = mean_y - m * mean_x
# 绘制数据和拟合直线
plt.scatter(X, Y)
plt.plot(X, m*X + b, color='red')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()
```
这段代码通过最小二乘法计算出线性回归的斜率和截距,并使用matplotlib库绘制了数据点和拟合的直线。在这个例子中,输入数据X和Y表示自变量和因变量的取值,可以根据实际情况进行修改。
相关问题
单变量线性回归python
单变量线性回归是一种用于预测数值型输出的机器学习算法。在Python中,可以使用NumPy库来实现单变量线性回归。
以下是实现单变量线性回归的步骤:
1. 导入NumPy库和matplotlib库(用于可视化)。
2. 读取数据集并将其存储在NumPy数组中。
3. 可以使用散点图来可视化数据集,以便更好地理解数据。
4. 初始化参数theta。
5. 定义代价函数computeCost,用于计算当前参数theta下的代价。
6. 定义梯度下降函数gradientDescent,用于更新参数theta。
7. 调用gradientDescent函数来更新参数theta,并计算代价。
8. 可以使用直线图来可视化拟合的线性模型。
以下是一个简单的单变量线性回归的Python代码示例:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据集
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')
# 可视化数据集
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], marker='x')
plt.xlabel('Population of City in 10,000s')
plt.ylabel('Profit in $10,000s')
plt.show()
# 初始化参数theta
theta = np.zeros([2, 1])
# 定义代价函数
def computeCost(X, y, theta):
m = len(y)
J = 0
h = X.dot(theta)
J = 1/(2*m)*np.sum(np.square(h-y))
return J
# 定义梯度下降函数
def gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters):
m = len(y)
J_history = np.zeros([num_iters, 1])
for i in range(num_iters):
h = X.dot(theta)
theta = theta - alpha*(1/m)*(X.T.dot(h-y))
J_history[i] = computeCost(X, y, theta)
return theta, J_history
# 添加一列全为1的特征
X = np.hstack((np.ones([len(data), 1]), data[:, 0].reshape(-1, 1)))
y = data[:, 1].reshape(-1, 1)
# 运行梯度下降算法
theta, J_history = gradientDescent(X, y, theta, 0.01, 1500)
# 可视化拟合的线性模型
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], marker='x')
plt.plot(data[:, 0], X.dot(theta), color='r')
plt.xlabel('Population of City in 10,000s')
plt.ylabel('Profit in $10,000s')
plt.show()
```
多变量线性回归模型python代码
以下是一个使用Python实现多变量线性回归模型的例子:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 提取特征和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 训练模型
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X, y)
# 预测结果
y_pred = regressor.predict(X)
# 输出模型参数
print('Coefficients: \n', regressor.coef_)
print('Intercept: \n', regressor.intercept_)
print('R-squared: \n', regressor.score(X, y))
```
其中,使用`pandas`库读取数据,并使用`iloc`方法提取特征和标签。然后,使用`sklearn`库中的`LinearRegression`类来训练模型,并使用`predict`方法预测结果。最后,输出模型的系数、截距和R-squared值。
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