python散点线性回归
时间: 2023-08-14 17:12:47 浏览: 60
要在Python中进行散点线性回归,你可以使用scikit-learn库或statsmodels库。下面是两种方法的示例代码:
使用scikit-learn库:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 假设你有一个名为data的DataFrame,其中包含了你的数据
X = data\['TV'\].values.reshape(-1,1)
y = data\['sales'\].values.reshape(-1,1)
reg = LinearRegression()
reg.fit(X, y)
# 打印线性模型的方程
print("The linear model is: Y = {:.5} + {:.5}X".format(reg.intercept_\[0\], reg.coef_\[0\]\[0\]))
```
这段代码假设你的数据存储在一个名为data的DataFrame中,其中包含了一个名为'TV'的特征列和一个名为'sales'的目标变量列。它使用LinearRegression类来拟合线性回归模型,并打印出模型的方程。
使用statsmodels库:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
# 假设你有一个名为data的DataFrame,其中包含了你的数据
X = data\[\['TV', 'radio', 'newspaper'\]\]
y = data\['sales'\]
X = sm.add_constant(X) # 添加常数列
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()
# 打印线性模型的方程
print("The linear model is: Y = {:.5} + {:.5}*TV + {:.5}*radio + {:.5}*newspaper".format(results.params\[0\], results.params\[1\], results.params\[2\], results.params\[3\]))
```
这段代码假设你的数据存储在一个名为data的DataFrame中,其中包含了一个名为'TV'的特征列、一个名为'radio'的特征列和一个名为'newspaper'的特征列,以及一个名为'sales'的目标变量列。它使用OLS类来拟合线性回归模型,并打印出模型的方程。
无论你选择使用哪种方法,都需要确保你已经导入了必要的库,并且将数据正确地传递给模型。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python 散点图线性拟合_一文教你全面掌握用Python实现线性回归](https://blog.csdn.net/weixin_39574708/article/details/109911720)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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