from sklearn import linear_model ols=linear_model.LinearRegression().fit(xtrain,ytrain) ols.coef_ ypred=ols.predict(xtest) print(ols.score(xtrain,ytrain)) mean_squared_error(ytest,ypred)**0.5

这是一个使用 scikit-learn 库中的线性回归模型进行训练和预测的 Python 代码。具体来说，它执行以下操作：

1. 导入 scikit-learn 库中的 linear_model 模块。
2. 创建一个 LinearRegression 类的实例 ols。
3. 使用 fit() 方法拟合模型，其中 xtrain 和 ytrain 是训练集的特征和标签数据。
4. 获取模型的系数（coef_）。
5. 使用 predict() 方法对测试集（xtest）进行预测，得到预测值 ypred。
6. 计算模型在训练集上的 R² 得分（score() 方法）。
7. 计算预测值 ypred 与测试集标签 ytest 之间的均方根误差（mean_squared_error() 函数）。

总的来说，这段代码用于构建一个简单的线性回归模型，并使用它对测试集进行预测和评估。

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bike_=bike[['atemp', 'humidity', 'windspeed', 'season','count','season','holiday','workingday','weather']] bike_=pd.get_dummies(bike_,columns=['season','holiday','workingday','weather']) train=bike_.sample(frac=0.7) test=bike_[~bike_.index.isin(train.index)] xtrain,ytrain=train.drop('count',axis=1),train['count'] xtest,ytest=test.drop( 'count',axis=1),test['count'] from sklearn import linear_model##用于线性回归分析的模块 ols=linear_model.LinearRegression().fit(xtrain,ytrain)#linear_model是模块，这个模块下的类叫linearregression,类下有个函数叫fit ols.coef_ model = LinearRegression() # 训练模型 model.fit(xtrain,ytrain) # 预测 ypred=ols.predict(xtest) print(ols.score(xtrain,ytrain))怎么生成回归的那张表

这段代码是用来进行线性回归分析的，它并没有生成回归的表。但是，我们可以通过使用`matplotlib`库来绘制回归图，以便更好地理解回归分析的结果。下面是用`matplotlib`库绘制回归图的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制预测值与真实值的散点图
plt.scatter(ytest, ypred)

# 绘制一条直线表示理论上的完美拟合
plt.plot([ytest.min(), ytest.max()], [ytest.min(), ytest.max()], 'k--', lw=4)

# 添加图表标题和坐标轴标签
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')

# 显示图表
plt.show()

这段代码将会生成一张散点图，其中横轴表示真实值，纵轴表示预测值。理论上，如果模型完美拟合，所有的点将会落在直线上方。如果模型的预测效果很差，那么这些点将会分散在图表中。

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('D:/pythonProject/venv/BostonHousing2.csv') # 提取前13个指标的数据 X = data.iloc[:, 5:18].values # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 主成分分析 pca = PCA() X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 特征值和特征向量 eigenvalues = pca.explained_variance_ eigenvectors = pca.components_.T # 碎石图 variance_explained = np.cumsum(eigenvalues / np.sum(eigenvalues)) plt.plot(range(6, 19), variance_explained, marker='o') plt.xlabel('Number of Components') plt.ylabel('Cumulative Proportion of Variance Explained') plt.title('Scree Plot') plt.show() # 选择主成分个数 n_components = np.sum(variance_explained <= 0.95) + 1 # 前2个主成分的载荷图 loadings = pd.DataFrame(eigenvectors[:, 0:2], columns=['PC1', 'PC2'], index=data.columns[0:13]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(loadings['PC1'], loadings['PC2'], alpha=0.7) for i, feature in enumerate(loadings.index): plt.text(loadings['PC1'][i], loadings['PC2'][i], feature) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Loading Plot') plt.grid() plt.show() # 主成分得分图 scores = pd.DataFrame(X_pca[:, 0:n_components], columns=['PC{}'.format(i+1) for i in range(n_components)]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(scores['PC1'], scores['PC2'], alpha=0.7) for i, label in enumerate(data['MEDV']): plt.text(scores['PC1'][i], scores['PC2'][i], label) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Scores Plot') plt.grid() plt.show() # 综合评估和排序 data['PC1_score'] = X_pca[:, 0] sorted_data = data.sort_values(by='PC1_score') # 主成分回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression Y = data['MEDV'].values.reshape(-1, 1) X_pca_regression = X_pca[:, 0].reshape(-1, 1) regression_model = LinearRegression() regression_model.fit(X_pca_regression, Y) # 回归方程 intercept = regression_model.intercept_[0] slope = regression_model.coef_[0][0] equation = "MEDV = {:.2f} + {:.2f} * PC1".format(intercept, slope) print("Regression Equation:", equation) # 最小二乘估计结果 from statsmodels.api import OLS X_const = np.concatenate((np.ones((506, 1)), X_pca_regression), axis=1) ols_model = OLS(Y, X_const).fit() print("OLS Regression Summary:") print(ols_model.summary())

这段代码是用 Python 对波士顿房价数据进行主成分分析（PCA）。该代码读取了一个名为 "BostonHousing2.csv" 的数据文件，并将前 13 个指标的数据提取出来，进行了数据标准化和主成分分析。其中，碎石图展示了不同主成分个数下的累计方差贡献率，用于选择主成分个数；载荷图展示了前两个主成分对原始数据各个指标的影响程度；得分图展示了每个房价样本在前两个主成分上的得分情况，用于评估房价的相对位置。最后，该代码还进行了主成分回归模型和最小二乘估计结果的计算和展示。