线性回归方程 python代码

下面是一个简单的线性回归方程的 Python 代码示例：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 构造样本数据
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape((-1, 1))
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

# 创建线性回归对象
model = LinearRegression()

# 拟合数据
model.fit(X, y)

# 预测新数据
x_new = np.array([6]).reshape((-1, 1))
y_new = model.predict(x_new)

print("系数：", model.coef_)
print("截距：", model.intercept_)
print("预测值：", y_new)

输出结果：

系数： [1.]
截距： 1.000000000000001
预测值： [7.]

以上代码演示了如何使用 Scikit-Learn 中的 `LinearRegression` 类来拟合一个简单的线性回归模型，并使用该模型进行预测。在这个示例中，我们使用一个包含五个样本的数据集，其中每个样本只有一个特征。我们拟合模型后，使用该模型对一个新数据点进行预测，得到预测值为 7。

相关问题

线性回归方程判定系数代码python

以下是使用Python实现线性回归方程判定系数的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 输入数据
x = np.array([[1, 2, 3, 4, 5]]).T
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(x, y)

# 计算判定系数
r_squared = model.score(x, y)

print("判定系数为:", r_squared)

在上面的代码中，我们使用numpy创建一个5行1列的矩阵x和一个包含5个元素的向量y作为输入数据。我们然后使用sklearn的LinearRegression模型拟合这些数据，并使用score方法来计算判定系数。

输出结果应该类似于：

判定系数为: 0.3076923076923078

其中，判定系数为0.3077，说明线性回归方程解释了数据的30.77%方差。

用Python写出一元线性回归方程的代码

当然，我可以回答您的问题。以下是用Python写出一元线性回归方程的代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建x和y的数组，这里用了随机数生成数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape((-1, 1))
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

# 创建线性回归对象，并用x和y训练它
model = LinearRegression()
model.fit(x, y)

# 打印出截距和斜率
print('截距:', model.intercept_)
print('斜率:', model.coef_)

# 打印出一元线性回归方程
print('一元线性回归方程: y = {:.2f}x + {:.2f}'.format(model.coef_[0], model.intercept_))

这段代码使用numpy和sklearn库实现了一元线性回归。其中，x和y分别表示自变量和因变量，通过调用LinearRegression类的fit方法进行模型训练。然后，通过截距和斜率来计算回归方程的系数，最后打印出一元线性回归方程。