python多元线性回归预测

时间: 2023-09-23 09:13:32 浏览: 120
对于Python中的多元线性回归预测,你可以使用scikit-learn库来实现。下面是一个简单的示例代码,展示了如何使用多元线性回归模型进行预测: ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression # 定义特征矩阵 X 和目标变量 y X = [[1, 3], [2, 4], [3, 6], [4, 8]] # 特征矩阵 X,每行代表一个样本的特征 y = [6, 8, 12, 16] # 目标变量 y,对应样本的输出值 # 创建多元线性回归模型对象 model = LinearRegression() # 使用特征矩阵 X 和目标变量 y 训练模型 model.fit(X, y) # 进行预测 new_data = [[5, 10], [6, 12]] # 新的特征矩阵,用于预测 predictions = model.predict(new_data) print(predictions) ``` 在上述代码中,特征矩阵X是一个二维数组,每一行代表一个样本的特征,每一列代表一个特征。目标变量y是一个一维数组,代表每个样本对应的输出值。通过调用LinearRegression()创建了一个多元线性回归模型对象,并使用fit()函数进行训练。最后,使用predict()函数对新的特征矩阵进行预测,并打印出预测结果。
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python多元线性回归预测光伏发电代码

以下是一个简单的Python多元线性回归预测光伏发电的代码示例: ```python import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 data = pd.read_csv('solar_data.csv') # 划分自变量和因变量 X = data[['Temperature', 'WindSpeed', 'Humidity']] y = data['Power'] # 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=0) # 线性回归模型 regressor = LinearRegression() regressor.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = regressor.predict(X_test) # 输出预测结果 print(y_pred) ``` 注意,这个示例假设你已经有了一个名为`solar_data.csv`的数据文件,其中包含了温度、风速、湿度和光伏发电功率的数据。你需要根据实际情况修改代码中的文件名和自变量和因变量的列名。

python多元线性回归预测波士顿房价

好的,下面是Python实现多元线性回归预测波士顿房价的步骤: 1. 导入所需的库: ``` python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error ``` 2. 加载波士顿房价数据集: ``` python boston = load_boston() X = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names) y = pd.DataFrame(boston.target, columns=['MEDV']) ``` 3. 数据集划分为训练集和测试集: ``` python X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` 4. 创建线性回归模型并进行训练: ``` python reg = LinearRegression() reg.fit(X_train, y_train) ``` 5. 对测试集进行预测并计算均方误差: ``` python y_pred = reg.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('均方误差:', mse) ``` 6. 可以输出预测结果和实际结果进行比较: ``` python result = pd.DataFrame({'Actual': y_test['MEDV'], 'Predicted': y_pred.flatten()}) print(result) ``` 7. 最后,我们可以画出实际房价和预测房价的散点图: ``` python plt.scatter(y_test, y_pred) plt.xlabel('实际房价') plt.ylabel('预测房价') plt.show() ``` 以上就是Python实现多元线性回归预测波士顿房价的步骤。

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