混凝土 回归 python

在这个代码中，作者使用了Python编程语言进行混凝土回归预测。首先，他导入了 pandas 和 matplotlib.pyplot 这两个库来处理数据和可视化。然后，他导入了一个名为Concrete_Data.xls的Excel数据文件，并使用pd.read_excel函数将其读取为一个DataFrame。接下来，他使用LinearRegression()函数初始化一个多元线性回归模型，并使用fit()函数拟合模型。然后，他使用predict()函数来预测混凝土抗压强度，并将预测值保存在一个名为'预测值'的列中。最后，他使用head()函数显示了DataFrame的前5行数据。这段代码的目的是通过多元线性回归来预测混凝土的抗压强度。

相关问题

混凝土强度预测python代码

根据提供的引用内容，可以看出这是一个使用人工神经网络（ANN）进行混凝土强度预测的Python代码。以下是简要的介绍：

1. 首先定义了一个名为Concrete_predict_withANN的类，其中包含了初始化数据的方法。在初始化方法中，定义了一些参数，如数据路径、标签、批处理大小、缩放、隐藏层维度、学习率、迭代次数和优化器选择等。

2. 在初始化方法中，还定义了一个con_tr()方法，用于训练模型并返回训练好的模型、损失记录和测试集。

3. 接着引用中定义了一个名为test的对象，使用了Concrete_predict_withANN类，并传入了一些参数，如迭代次数、学习率、缩放和隐藏层维度等。

4. 最后，test对象调用了draw()方法，用于绘制模型的运行效果，包括迭代次数和准确率等。

综上所述，这段代码实现了使用人工神经网络进行混凝土强度预测，并提供了一些参数用于调整模型的性能。如果需要更详细的代码实现，可以参考引用中提供的代码。

混凝土抗压强度python

根据提供的引用内容，以下是一个使用Python进行混凝土抗压强度预测的例子：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 导入数据
dataframe = pd.read_excel('../data/Concrete_Data.xls')

# 提取特征和目标变量
X = dataframe.drop('Concrete compressive strength', axis=1)
y = dataframe['Concrete compressive strength']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出预测结果
print("预测结果：", y_pred)

这个例子使用了pandas库来导入数据，并使用sklearn库中的LinearRegression模型进行线性回归。首先，我们从数据中提取特征和目标变量。然后，我们将数据划分为训练集和测试集。接下来，我们创建一个线性回归模型，并使用训练集拟合模型。最后，我们使用测试集进行预测，并输出预测结果。