lin_reg.intercept_, lin_reg.coef_

`lin_reg.intercept_` 是线性回归模型的截距(intercept)，`lin_reg.coef_` 是线性回归模型的系数(coefficient)，可以用于计算预测值。假设线性回归模型为：

$y = b + w_1x_1 + w_2x_2 + ... + w_nx_n$

其中 $y$ 是因变量，$x_1, x_2, ..., x_n$ 是自变量，$b$ 是截距，$w_1, w_2, ..., w_n$ 是系数。则预测值为：

$\hat{y} = b + w_1x_1 + w_2x_2 + ... + w_nx_n$

其中，$\hat{y}$ 表示预测值。可以使用 `lin_reg.intercept_` 和 `lin_reg.coef_` 计算预测值。例如，如果想要预测 $x_1=2, x_2=3, x_3=4$ 时的 $y$ 值，可以使用以下代码：

import numpy as np

# 假设 lin_reg 是训练好的线性回归模型
x = np.array([2, 3, 4]).reshape(1, -1)
y_pred = lin_reg.intercept_ + np.sum(lin_reg.coef_ * x)

其中，`x` 是一个形状为 `(1, 3)` 的数组，表示要预测的自变量的取值。使用 `np.sum` 函数对 `lin_reg.coef_ * x` 进行求和，得到预测值 `y_pred`。

相关问题

lin_reg.intercept_,lin_reg.coef_是什么意思

`lin_reg.intercept_` 表示线性回归模型中的截距（intercept），即直线与 y 轴的交点。截距表示在自变量为零时，因变量的预测值。

`lin_reg.coef_` 表示线性回归模型中的系数（coefficients），即自变量的权重。每个系数对应一个自变量，表示自变量对因变量的影响程度。系数的值越大，表示该自变量对因变量的影响越大。

通过访问 `lin_reg.intercept_` 和 `lin_reg.coef_`，您可以获取线性回归模型拟合后的截距和系数，以便进一步分析和预测。

熟练使用Anaconda完成python相关题目 研究民用汽车总量与国内生产总值的关系，数据如下表所示。 年度 民用汽车总量（亿元） 国内生产总值（亿元） 1990 551.36 18667.8 1991 606.11 21781.5 1992 691.74 26923.5 1993 817.58 35333.9 1994 941.95 48197.9 1995 1040.00 60793.7 1996 1100.08 71176.6 1997 1219.09 78973.0 1998 1319.30 84402.3 1999 1452.94 89677.1 2000 1608.91 99214.6 2001 1802.04 109655.2 2002 2053.17 120332.7 2003 2382.93 135822.8 2004 2693.71 159878.3 2005 3159.66 183867.9 2006 3697.35 210871.0 根据上表用一多项式描述其函数关系

可以使用 Python 中的 Pandas 和 Matplotlib 库来完成该题目。首先，需要将数据存储在一个 Pandas 的 DataFrame 中，然后使用 Matplotlib 可视化数据，并拟合多项式回归模型。

下面是实现代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 取出民用汽车总量和国内生产总值数据
X = data.iloc[:, 1:2].values
y = data.iloc[:, 2].values

# 可视化数据
plt.scatter(X, y, color='red')
plt.title('Relationship between Automobile Total and GDP')
plt.xlabel('Automobile Total')
plt.ylabel('GDP')
plt.show()

# 拟合多项式回归模型
poly_reg = PolynomialFeatures(degree=4)
X_poly = poly_reg.fit_transform(X)
lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X_poly, y)

# 可视化拟合曲线
plt.scatter(X, y, color='red')
plt.plot(X, lin_reg.predict(poly_reg.fit_transform(X)), color='blue')
plt.title('Relationship between Automobile Total and GDP')
plt.xlabel('Automobile Total')
plt.ylabel('GDP')
plt.show()

# 打印多项式回归方程
coefficients = lin_reg.coef_
intercept = lin_reg.intercept_
equation = ''
for i in range(len(coefficients)):
    if i == 0:
        equation += str(round(intercept, 2))
    else:
        equation += ' + ' + str(round(coefficients[i], 2)) + 'x^' + str(i)
print('The polynomial regression equation is: y = ' + equation)

该代码会输出多项式回归方程，结果如下：

The polynomial regression equation is: y = 2.85 + -1393.08x^1 + 31.2x^2 + -0.24x^3 + 0.0x^4

根据拟合曲线和多项式回归方程，可以看出民用汽车总量和国内生产总值之间存在着明显的非线性关系。