regressor=LinearRegression() regressor=regressor.fit(X,y) y_pre=regressor.predict(X) plt.figure(figsize=(15,5)) plt.scatter(range(1,507),y,s=20,c='black') plt.plot(range(1,507),y_pre,color="blue") plt.xlabel('data') plt.ylabel('target') plt.title("LinearRegression") plt.show()

这段代码是用线性回归模型对数据进行拟合，并将拟合结果可视化展示出来。其中，X是输入特征，y是对应的目标值。首先，通过创建一个LinearRegression对象来初始化线性回归模型，然后使用fit()函数对模型进行训练，得到模型参数。接下来，用训练好的模型在输入特征X上进行预测，并将结果保存到y_pre中。最后，使用scatter()函数将原始数据点绘制在图像上，使用plot()函数将模型预测结果绘制在图像上，用xlabel()和ylabel()函数分别设置x轴和y轴标签，用title()函数设置图像标题，最后用show()函数展示图像。

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data = pd.read_csv('/home/w123/Documents/fatigue_detecting-master/TXT-data/5.14/2/Eye aspect ratio.txt') y = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor = LinearRegression() regressor.fit(X, y) y_pred = regressor.predict(X) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, y_pred, color='red') plt.title('Linear Regression') plt.xlabel('Independent Variable') plt.ylabel('Dependent Variable') plt.legend(['Regression Line', 'Observations']) plt.show()改成x，y，z数据分析

假设你有一个名为data的Pandas DataFrame，其中包含三列数据，分别是x，y和z。那么你可以使用以下代码进行线性回归分析：

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

# 读取数据
data = pd.read_csv('/path/to/data.csv')

# 将数据分成x、y、z三个变量
x = data['x'].values.reshape(-1, 1)
y = data['y'].values.reshape(-1, 1)
z = data['z'].values.reshape(-1, 1)

# 创建线性回归模型
regressor = LinearRegression()

# 训练模型
regressor.fit(np.hstack((x, y)), z)

# 预测z值
z_pred = regressor.predict(np.hstack((x, y)))

# 打印回归方程
print("Regression Function: z = {:.2f} + {:.2f}x + {:.2f}y".format(
    regressor.intercept_[0], regressor.coef_[0][0], regressor.coef_[0][1]))

# 绘制散点图和回归线
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, z, c='blue', marker='o')
ax.plot_surface(x, y, z_pred.reshape(x.shape), color='red', alpha=0.5)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')
plt.show()

这段代码将数据分成了x、y、z三个变量，然后使用`np.hstack`将x和y合并为一个2D数组，作为线性回归模型的输入。然后训练模型，并使用`np.hstack`将x和y合并为一个2D数组，作为预测z值的输入。最后，绘制了3D散点图和回归平面。

# General imports import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Generating data X = np.random.randn(100,1) c = np.random.uniform(-10,10,(100,)) # adding another linear column X = np.hstack((X, 4*X)) Y = (4*X[:,1] + c) plt.scatter(X[:, 0], Y) plt.show() plt.scatter(X[:, 1], Y) plt.show() # Applying linear reg from sklearn.linear_model import LinearRegression regressor = LinearRegression().fit(X, Y) # Checking the accuracy from sklearn.metrics import r2_score print(r2_score(regressor.predict(X), Y)

这段代码实现了以下功能：

1. 导入所需的库：`numpy`、`pandas`、`matplotlib.pyplot`。
2. 生成随机数据：使用 `numpy.random.randn()` 生成一个形状为 (100, 1) 的随机数矩阵 `X`，再使用 `numpy.random.uniform()` 生成一个形状为 (100,) 的在 -10 到 10 范围内的均匀分布随机数数组 `c`。
3. 添加另一个线性列：将 `X` 矩阵与 4 倍的 `X` 水平堆叠，生成新的 `X` 矩阵。
4. 计算目标变量 `Y`：根据线性关系 Y = 4*X[:,1] + c 计算目标变量 `Y`。
5. 可视化散点图：使用 `matplotlib.pyplot.scatter()` 分别绘制 `X[:,0]` 和 `X[:,1]` 与 `Y` 的散点图。
6. 应用线性回归：导入 `LinearRegression` 类并实例化一个回归器对象 `regressor`，然后使用 `fit()` 方法拟合数据。
7. 检查准确性：导入 `r2_score` 函数，使用回归器对象的 `predict()` 方法预测结果并计算 R² 分数，最后使用 `print()` 打印出 R² 分数。

请注意，这段代码中的注释提供了对代码功能和意义的解释。