lm.LinearRegression()
时间: 2024-04-23 21:25:38 浏览: 10
这是一个函数调用,用于创建一个线性回归模型。具体来说,它会返回一个线性回归模型对象,可以用于拟合数据并进行预测。线性回归是一种常见的机器学习模型,用于建立输入变量和输出变量之间的线性关系。在scikit-learn中,lm.LinearRegression()是LinearRegression类的构造函数,用于创建一个新的线性回归模型对象。
相关问题
##建立模型(二元模型) x=data[['displacement','horsepower']] y=data['MPG'] modelLR=LM.LinearRegression() modelLR.fit(x,y) b=modelLR.intercept_ k=modelLR.coef_ MSE=sum((y-modelLR.predict(x)**2)/len(y)) print("一元回归模型的截距项:%f"%modelLR.intercept_) print("一元回归模型的回归系数:",modelLR.coef_) print("一元回归模型的均方误差:",MSE)如何建立二元模型图
建立二元模型图的步骤如下:
1. 导入必要的库和数据
```python
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv("data.csv")
```
2. 设置x和y变量
```python
x = data[['displacement','horsepower']]
y = data['MPG']
```
3. 建立二元线性回归模型
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
modelLR = LinearRegression()
modelLR.fit(x, y)
```
4. 生成二元模型图
```python
sns.pairplot(data, x_vars=['displacement','horsepower'], y_vars='MPG', height=7, aspect=0.7, kind='reg')
plt.show()
```
上述代码中,`sns.pairplot()`函数用于生成二元散点图,其中`x_vars`参数表示x变量,`y_vars`参数表示y变量,`height`参数表示图像的高度,`aspect`参数表示图像的纵横比,`kind`参数表示回归线的类型。
最后,使用`plt.show()`函数显示生成的图像。
绘制下列代码图像的代码x=data[['displacement','horsepower']] y=data['MPG'] modelLR=LM.LinearRegression() modelLR.fit(x,y) b=modelLR.intercept_ k=modelLR.coef_ MSE=sum((y-modelLR.predict(x))**2)/len(y) print("二元回归模型的截距项:%f"%modelLR.intercept_) print("二元回归模型的回归系数:",modelLR.coef_) print("二元回归模型的均方误差:",MSE)
以下是使用matplotlib库绘制二元回归模型拟合图的代码示例:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制散点图
plt.scatter(x['displacement'], y, c='b', label='displacement')
plt.scatter(x['horsepower'], y, c='r', label='horsepower')
# 绘制回归直线
plt.plot(x['displacement'], k[0]*x['displacement']+k[1]*x['horsepower']+b, c='g', label='regression line')
# 添加图例和标题
plt.legend()
plt.title('Regression of MPG on displacement and horsepower')
# 显示图像
plt.show()
```
其中,`x`是自变量,`y`是因变量,`modelLR`是使用线性回归方法拟合数据得到的模型,`b`和`k`是模型的截距项和回归系数,`MSE`是模型的均方误差。这段代码会绘制两个散点图(分别表示自变量displacement和horsepower与因变量MPG之间的关系),并在图像上绘制回归直线。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)