import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression # 读取数据 data = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-10-ratio.txt', sep=',', header=None) # 提取 x 和 y 数据 x = data[2].values.reshape(-1, 1) y = data[1].values.reshape(-1, 1) # 绘制散点图 plt.scatter(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('线性回归图') # 训练线性回归模型 model = LinearRegression() model.fit(x, y) # 绘制回归直线 plt.plot(x, model.predict(x), color='red') # 输出回归方程 print('回归方程：y = {:.2f}x + {:.2f}'.format(model.coef_[0][0], model.intercept_[0])) # 显示图形 plt.show()提高输出回归方程的精度

可以使用format函数中的f字符串格式化方法，将输出的浮点数保留更多的小数位数。例如，可以使用{:.4f}格式化方法将输出的浮点数保留四位小数，代码如下：

print('回归方程：y = {:.4f}x + {:.4f}'.format(model.coef_[0][0], model.intercept_[0]))

你也可以根据需要自定义保留的小数位数。

相关问题

import numpy as np import pandas import pandas as pd import matplotlib from sklearn import naive_bayes from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import normalize from sklearn.preprocessing import Binarizer from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei') data=pd.read_csv(r'D:\杂货铺\机器学习\银行数据集.csv',header=None)

这段代码导入了一系列的Python库，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn等。其中，NumPy是Python科学计算的核心库，Pandas是数据处理的重要库，Matplotlib是绘图库，scikit-learn是机器学习库。接下来，使用Pandas读取一个CSV文件，该文件路径为D:\杂货铺\机器学习\银行数据集.csv，文件没有列名，所以header参数设置为None。

from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import mean_squared_error as MSE from sklearn.metrics import mean_absolute_error as MAE # 从CSV文件中读取数据 data = pd.read_excel('battery.xlsx') # 分离X和y X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 定义基础模型 linear_model = LinearRegression() decision_tree_model = DecisionTreeRegressor(max_depth=5) random_forest_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=30, random_state=42) base_model = [linear_model, decision_tree_model, random_forest_model] # 定义AdaBoost回归器 ada_boost = AdaBoostRegressor(base_estimator=DecisionTreeRegressor(max_depth=5), n_estimators=100, learning_rate=0.1, random_state=42) # 训练模型 ada_boost.fit(X_train, y_train) # 预测并计算均方误差 y_pred = ada_boost.predict(X_test) print("MAE：", MAE(y_pred, y_test)) print("MSE：", MSE(y_pred, y_test)) print("RMSE：", np.sqrt(MSE(y_pred, y_test))) print("训练集R^2：", ada_boost.score(X_train, y_train)) print("测试集R^2：", ada_boost.score(X_test, y_test)) # 评估预测结果 plt.figure() plt.plot(range(len(y_pred)), y_pred, 'b', label = 'predict') plt.plot(range(len(y_pred)), y_test, 'r', label = 'test') plt.legend(loc = 'upper right') plt.ylabel("SOH") plt.show() 请告诉我这个代码是什么意思

这段代码是一个使用AdaBoost回归器进行电池SOH（State of Health）预测的示例代码。首先，通过pandas库读取一个名为'battery.xlsx'的Excel文件中的数据，并将其分为X和y两个部分。然后，将数据集拆分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的20%。接着，定义了3个基础模型：线性回归模型、决策树回归模型和随机森林回归模型，并将它们存储在一个列表中作为基础模型。然后，使用DecisionTreeRegressor作为基础模型，定义了一个AdaBoost回归器，其中n_estimators指定了基础模型的数量，learning_rate指定了每个基础模型在集成中的权重。接着，使用训练集对AdaBoost回归器进行训练，并使用测试集进行预测和评估。最后，通过Matplotlib绘制了预测结果和测试结果的比较图。