回归模型代码
时间: 2023-08-06 08:17:44 浏览: 40
以下是一个简单的线性回归模型的 Python 代码示例:
```python
import numpy as np
class LinearRegression:
def __init__(self, learning_rate=0.001, n_iters=1000):
self.learning_rate = learning_rate
self.n_iters = n_iters
self.weights = None
self.bias = None
def fit(self, X, y):
# 初始化权重和偏置
n_samples, n_features = X.shape
self.weights = np.zeros(n_features)
self.bias = 0
# 梯度下降
for _ in range(self.n_iters):
y_predicted = np.dot(X, self.weights) + self.bias
dw = (1/n_samples) * np.dot(X.T, (y_predicted - y))
db = (1/n_samples) * np.sum(y_predicted - y)
self.weights -= self.learning_rate * dw
self.bias -= self.learning_rate * db
def predict(self, X):
y_predicted = np.dot(X, self.weights) + self.bias
return y_predicted
```
使用方法:
```python
# 创建实例
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
```
其中,`X_train` 和 `y_train` 是训练集的特征数据和标签数据,`X_test` 是测试集的特征数据。在训练模型之前,需要根据实际情况设置学习率和迭代次数。
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