参考上述代码,写线性回归的模型
时间: 2024-04-13 20:28:32 浏览: 22
以下是一个简单的线性回归模型的代码示例:
```python
import numpy as np
class LinearRegression:
def __init__(self):
self.coefficients = None
def fit(self, X, y):
# 添加一列全为1的偏置项
X = np.concatenate((np.ones((X.shape[0], 1)), X), axis=1)
# 计算参数的最小二乘估计
self.coefficients = np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y)
def predict(self, X):
# 添加一列全为1的偏置项
X = np.concatenate((np.ones((X.shape[0], 1)), X), axis=1)
# 使用估计的参数进行预测
y_pred = X.dot(self.coefficients)
return y_pred
```
使用方法示例:
```python
# 创建线性回归模型实例
model = LinearRegression()
# 准备训练数据
X_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y_train = np.array([3, 5, 7])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 准备测试数据
X_test = np.array([[7, 8], [9, 10]])
# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
print(y_pred)
```
这段代码实现了一个简单的线性回归模型,包括参数估计和预测功能。在模型训练时,输入的训练数据X_train是一个二维数组,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征。目标变量y_train是一个一维数组,代表对应的样本的输出。在模型预测时,输入的测试数据X_test也是一个二维数组,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征。预测结果y_pred是一个一维数组,代表对应样本的预测输出。
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