# General imports import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Generating data X = np.random.randn(100,1) c = np.random.uniform(-10,10,(100,)) # adding another linear column X = np.hstack((X, 4*X)) Y = (4*X[:,1] + c) plt.scatter(X[:, 0], Y) plt.show() plt.scatter(X[:, 1], Y) plt.show() # Applying linear reg from sklearn.linear_model import LinearRegression regressor = LinearRegression().fit(X, Y) # Checking the accuracy from sklearn.metrics import r2_score print(r2_score(regressor.predict(X), Y)

时间: 2024-04-19 18:28:38 浏览: 58
这段代码实现了以下功能: 1. 导入所需的库:`numpy`、`pandas`、`matplotlib.pyplot`。 2. 生成随机数据:使用 `numpy.random.randn()` 生成一个形状为 (100, 1) 的随机数矩阵 `X`,再使用 `numpy.random.uniform()` 生成一个形状为 (100,) 的在 -10 到 10 范围内的均匀分布随机数数组 `c`。 3. 添加另一个线性列:将 `X` 矩阵与 4 倍的 `X` 水平堆叠,生成新的 `X` 矩阵。 4. 计算目标变量 `Y`:根据线性关系 Y = 4*X[:,1] + c 计算目标变量 `Y`。 5. 可视化散点图:使用 `matplotlib.pyplot.scatter()` 分别绘制 `X[:,0]` 和 `X[:,1]` 与 `Y` 的散点图。 6. 应用线性回归:导入 `LinearRegression` 类并实例化一个回归器对象 `regressor`,然后使用 `fit()` 方法拟合数据。 7. 检查准确性:导入 `r2_score` 函数,使用回归器对象的 `predict()` 方法预测结果并计算 R² 分数,最后使用 `print()` 打印出 R² 分数。 请注意,这段代码中的注释提供了对代码功能和意义的解释。
相关问题

# Imports import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.formula.api as smf import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols data = pd.read_csv('Advertising.csv') data.head()报错SyntaxError: invalid syntax

这个错误通常表示代码中有语法错误,导致Python解释器无法正确理解你的代码。可能是你在代码中使用了不支持的字符或不正确的语法。 根据你提供的信息,我看不出具体出了什么问题。但是,我注意到你的代码中有一行注释,这可能导致语法错误。Python中的注释应该以 # 开头,而不是以 // 开头(像在一些其他编程语言中一样)。 这是一个可能的修复方法: ```python # Imports import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.formula.api as smf import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols data = pd.read_csv('Advertising.csv') data.head() ``` 如果这个修复方法不能解决你的问题,请提供更多的信息,比如完整的错误信息和代码。

#Imports import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.formula.api as smf import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols data = pd.read_csv('E:\pycharm2021\The-Complete-Guide-to-Linear-Regression-Analysis-with-Business-Problem-master\Advertising.csv') data.head()报错SyntaxError: invalid syntax

这个错误可能是由于文件路径中的反斜杠字符 `\` 导致的。在Python中,反斜杠被视为转义字符,用于表示特定的字符序列。因此,如果你在字符串中使用反斜杠,它可能会被解释为特殊字符,从而导致语法错误。 为了避免这个问题,你可以使用正斜杠 `/` 来表示文件路径,或者使用双反斜杠 `\\` 来转义反斜杠字符。 这是一个可能的修复方法: ```python # Imports import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.formula.api as smf import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols data = pd.read_csv('E:/pycharm2021/The-Complete-Guide-to-Linear-Regression-Analysis-with-Business-Problem-master/Advertising.csv') data.head() ``` 如果这个修复方法不能解决你的问题,请提供更多的信息,比如完整的错误信息和代码。

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