Python线性回归代码

时间: 2023-11-05 19:06:55 浏览: 35
以下是使用Python实现简单线性回归的代码示例: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成随机数据 np.random.seed(0) X = np.random.rand(100, 1) y = 2 + 3 * X + np.random.rand(100, 1) # 绘制数据散点图 plt.scatter(X, y) # 添加偏置项 X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X] # 计算最小二乘解 theta_best = np.linalg.inv(X_b.T.dot(X_b)).dot(X_b.T).dot(y) # 输出最小二乘解 print(theta_best) # 绘制线性模型 X_new = np.array([[0], [1]]) X_new_b = np.c_[np.ones((2, 1)), X_new] y_predict = X_new_b.dot(theta_best) plt.plot(X_new, y_predict, "r-") # 设置图像属性 plt.xlabel("x1") plt.ylabel("y") plt.axis([0, 1, 0, 6]) plt.show() ``` 代码执行结果如下: ``` [[2.55808002] [2.93655106]] ``` 代码会生成一个散点图和一条红色的线性回归模型。其中,散点图表示随机生成的数据点,红色线性模型表示通过最小二乘法得到的线性模型。
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python 线性回归代码

以下是一个简单的Python线性回归代码示例: ```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([5, 7, 9, 11, 13]) # 均值 x_mean = np.mean(X) y_mean = np.mean(Y) # 总数据个数 n = len(X) # 使用公式计算斜率和截距 numerator = 0 denominator = 0 for i in range(n): numerator += (X[i] - x_mean) * (Y[i] - y_mean) denominator += (X[i] - x_mean) ** 2 slope = numerator / denominator intercept = y_mean - (slope * x_mean) # 输出结果 print("斜率:", slope) print("截距:", intercept) # 绘制图像 plt.scatter(X, Y) plt.plot(X, slope * X + intercept, 'r') plt.show() ``` 这个代码计算输入数据的线性回归,并绘制了一个散点图和回归线。

python线性回归代码

以下是一个简单的Python线性回归代码示例: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个随机数据集 np.random.seed(0) X = np.random.rand(100, 1) y = 2 + 3 * X + np.random.rand(100, 1) # 绘制数据集散点图 plt.scatter(X, y, s=10) plt.xlabel('X') plt.ylabel('y') plt.show() # 使用梯度下降算法实现线性回归 learning_rate = 0.1 n_iterations = 1000 theta = np.random.randn(2, 1) X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X] for iteration in range(n_iterations): gradients = 2 / 100 * X_b.T.dot(X_b.dot(theta) - y) theta = theta - learning_rate * gradients # 绘制拟合直线 X_new = np.array([[0], [1]]) X_new_b = np.c_[np.ones((2, 1)), X_new] y_predict = X_new_b.dot(theta) plt.plot(X_new, y_predict, "r-") plt.scatter(X, y, s=10) plt.xlabel('X') plt.ylabel('y') plt.show() ``` 这个代码使用NumPy和Matplotlib库来创建一个随机的数据集,并使用梯度下降算法实现线性回归。最终,拟合的直线通过Matplotlib库进行可视化。

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以下是Python实现一元线性回归的代码,包括假设函数、损失函数和梯度下降法: python import numpy as np # 定义假设函数 def hypothesis(theta, X): return np.dot(X, theta) # 定义损失函数 def cost_function(theta, X, y): m = len(y) J = np.sum((hypothesis(theta, X) - y) ** 2) / (2 * m) return J # 定义梯度下降函数 def gradient_descent(theta, X, y, alpha, num_iters): m = len(y) J_history = np.zeros(num_iters) for i in range(num_iters): theta = theta - alpha / m * np.dot(X.T, (hypothesis(theta, X) - y)) J_history[i] = cost_function(theta, X, y) return theta, J_history 其中,假设函数hypothesis(theta, X)用于计算预测值,损失函数cost_function(theta, X, y)用于计算预测值与真实值之间的误差,梯度下降函数gradient_descent(theta, X, y, alpha, num_iters)用于更新参数theta,使得损失函数最小化。 下面是一个使用上述代码进行一元线性回归的例子: python import matplotlib.pyplot as plt # 构造数据 X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y = np.array([3, 5, 7, 9, 11]) # 在X前面添加一列1,用于计算截距 X = np.vstack([np.ones(len(X)), X]).T # 初始化参数 theta = np.zeros(2) # 设置学习率和迭代次数 alpha = 0.01 num_iters = 1000 # 进行梯度下降 theta, J_history = gradient_descent(theta, X, y, alpha, num_iters) # 输出最终的参数和损失函数值 print('theta:', theta) print('cost:', cost_function(theta, X, y)) # 绘制数据和拟合直线 plt.scatter(X[:, 1], y) plt.plot(X[:, 1], hypothesis(theta, X)) plt.show()
### 回答1: 下面是一个线性回归模型的 Python 代码示例: python import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 训练数据 x = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) y = np.array([5, 7, 9, 11, 13]) # 建立模型 reg = LinearRegression().fit(x, y) # 预测 reg.predict(np.array([[6]])) 这段代码使用了 NumPy 和 scikit-learn 库。首先,它导入了这两个库,然后使用训练数据训练了一个线性回归模型,最后使用该模型进行预测。 ### 回答2: 线性回归是数据科学中最常用的机器学习算法之一,可以用于预测连续数值型目标变量。以下是一个示例的线性回归的Python代码: python # 导入必要的库 import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 创建输入特征和目标变量 X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) # 输入特征 y = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) # 目标变量 # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 拟合模型 model.fit(X, y) # 进行预测 X_test = np.array([[6], [7], [8]]) # 新的输入特征 y_pred = model.predict(X_test) # 预测目标变量 print(y_pred) # 输出预测结果 在这个例子中,我们使用NumPy库创建了一个包含5个观察值的输入特征矩阵X和目标变量向量y。然后,我们导入LinearRegression类,并使用fit方法来训练模型。之后,我们使用新的输入特征X_test进行预测,并打印出预测结果。 线性回归模型假设输入特征与目标变量之间存在线性关系,并寻找最佳拟合直线。在实际应用中,我们通常会使用更多的特征,而不仅仅是一个输入特征。 ### 回答3: 线性回归是一种常见的机器学习算法,用于预测因变量与自变量之间的线性关系。以下是一段使用Python实现线性回归的代码示例: python import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 创建一个虚拟数据集 X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]]) y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3 # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 使用数据集训练模型 model.fit(X, y) # 打印模型的参数 print('模型的截距:', model.intercept_) print('模型的斜率:', model.coef_) # 使用训练好的模型进行预测 new_data = np.array([[3, 4], [4, 5]]) predicted = model.predict(new_data) # 打印预测结果 print('预测结果:', predicted) 以上代码首先导入了必要的库,然后创建了一个虚拟数据集 X 和 y。X包含自变量的特征,y包含对应的因变量。接下来,代码创建了一个LinearRegression的实例,使用fit函数训练模型,并使用intercept_和coef_打印出模型的截距和斜率。 最后,代码创建了一个新的数据集new_data,并使用训练好的模型对其进行预测,通过predict函数得到预测结果并打印出来。 这段代码演示了使用Python进行线性回归的基本流程。请注意,实际应用中,可能需要对数据进行预处理、评估模型的准确性等操作。

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