回归预测的算法代码是什么
时间: 2023-09-08 08:17:18 浏览: 54
回归预测的算法有很多种,比如线性回归、多项式回归、岭回归等。下面给出一个简单的线性回归算法的Python代码示例:
```python
import numpy as np
class LinearRegression:
def __init__(self):
self.w = None
def fit(self, X, y):
X = np.hstack((np.ones((X.shape[0], 1)), X)) # 添加一列全为1的截距项
self.w = np.linalg.inv(X.T @ X) @ X.T @ y
def predict(self, X):
X = np.hstack((np.ones((X.shape[0], 1)), X))
return X @ self.w
```
其中,fit方法用于训练模型,传入训练数据X和标签y,通过最小二乘法计算出权重向量w;predict方法用于预测,传入测试数据X,返回预测结果。
相关问题
天气预测的回归算法代码
以下是一个基于线性回归算法的天气预测代码示例,用于预测温度:
```python
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
data = pd.read_csv('weather.csv')
# 选择特征列和目标列
X = data[['humidity', 'wind_speed']]
y = data['temperature']
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 训练线性回归模型
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)
# 进行预测
y_pred = regressor.predict(X_test)
# 输出模型的评估结果
print('Coefficients:', regressor.coef_)
print('Intercept:', regressor.intercept_)
print('Mean squared error:', mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('R2 score:', r2_score(y_test, y_pred))
```
其中,`weather.csv` 是一个包含天气数据的 CSV 文件,包含了温度、湿度和风速等特征列以及目标列。在训练模型之前,我们需要选择特征列和目标列,并将数据集分为训练集和测试集。然后,使用 `LinearRegression` 类进行训练,并使用 `predict` 方法进行预测。最后,我们可以使用评估指标(如均方误差和 R2 分数)来评估模型的性能。
遗传算法gep回归预测 matlab代码
以下是使用遗传算法(GEP)进行回归预测的MATLAB代码示例:
```matlab
% 定义函数表达式
func = 'x^3 + 2*x^2 - x + 3';
% 定义GEP参数
pop_size = 50; % 种群大小
max_gen = 100; % 最大迭代次数
head_length = 5; % 基因头长度
tail_length = 4; % 基因尾长度
mut_rate = 0.01; % 变异率
cross_rate = 0.8; % 交叉率
sel_rate = 0.2; % 选择率
elitism = true; % 是否保留最优个体
% 设置搜索范围
x_min = -10;
x_max = 10;
% 生成数据
x = linspace(x_min, x_max, 100);
y = eval(func);
% 初始化种群
pop = gep_init(pop_size, head_length, tail_length);
% 迭代搜索
for i = 1:max_gen
% 计算个体适应度
fit = gep_fit(pop, func, x, y);
% 选择操作
pop = gep_sel(pop, fit, sel_rate, elitism);
% 变异操作
pop = gep_mut(pop, mut_rate, head_length, tail_length);
% 交叉操作
pop = gep_cross(pop, cross_rate, head_length, tail_length);
end
% 计算最优个体表达式
[best_fit, best_idx] = min(fit);
best_ind = pop(best_idx);
best_expr = gep_decode(best_ind, head_length, tail_length);
% 绘制拟合曲线
y_pred = eval(best_expr);
plot(x, y, 'b', x, y_pred, 'r');
legend('Ground Truth', 'Prediction');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('GEP Regression');
```
其中,`gep_init`、`gep_fit`、`gep_sel`、`gep_mut`、`gep_cross`、`gep_decode`等函数是GEP算法的核心操作函数,需要自行实现。另外,需要根据具体问题设置适当的参数,并对算法进行调参。
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