线性回归 python代码

时间: 2023-08-31 19:43:40 浏览: 46
### 回答1: 下面是一个线性回归模型的 Python 代码示例: ```python import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 训练数据 x = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) y = np.array([5, 7, 9, 11, 13]) # 建立模型 reg = LinearRegression().fit(x, y) # 预测 reg.predict(np.array([[6]])) ``` 这段代码使用了 NumPy 和 scikit-learn 库。首先,它导入了这两个库,然后使用训练数据训练了一个线性回归模型,最后使用该模型进行预测。 ### 回答2: 线性回归是一种常用的机器学习算法,用于建立一个线性模型来预测目标变量和一个或多个自变量之间的关系。 在Python中,我们可以使用Scikit-learn库来实现线性回归。以下是一个简单的线性回归的Python代码示例: ```python # 导入必要的库 import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 创建样本数据 X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]]) y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3 # 创建线性回归模型 reg = LinearRegression() # 拟合模型 reg.fit(X, y) # 预测新样本 new_data = np.array([[3, 5], [4, 6]]) predictions = reg.predict(new_data) print(predictions) ``` 上述代码中,首先导入了需要的库。然后,我们创建了一个样本数据集X和对应的目标变量y。接下来,我们创建了一个线性回归模型reg,并使用.fit()方法将模型与样本数据进行拟合。最后,我们通过调用.predict()方法来预测新样本的目标变量值,并将结果打印出来。 这个示例仅包含了最基本的线性回归的Python代码,你可以根据具体的需求进行进一步的调整和改进。 ### 回答3: 线性回归是一种机器学习算法,用于建立自变量和因变量之间的线性关系。在Python中,可以使用scikit-learn库来实现线性回归。 首先,需要导入所需的库和模块: ``` from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error import numpy as np ``` 接下来,准备数据集。假设有一个n行m列的特征矩阵X和一个n行1列的目标变量向量y,可以使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集: ``` X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) ``` 然后,创建一个线性回归模型,并使用训练集对模型进行拟合: ``` regressor = LinearRegression() regressor.fit(X_train, y_train) ``` 模型拟合后,可以使用测试集对模型进行预测: ``` y_pred = regressor.predict(X_test) ``` 最后,可以使用均方误差等评价指标来评估模型的性能: ``` mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) ``` 完整的线性回归代码如下所示: ``` from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error import numpy as np X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) y = np.array([1, 2, 3]) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) regressor = LinearRegression() regressor.fit(X_train, y_train) y_pred = regressor.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print("均方误差:", mse) ``` 这段代码实现了一个简单的线性回归模型,根据给定的特征矩阵X和目标变量向量y,通过训练集拟合模型,并使用测试集对模型进行预测,最后计算出均方误差作为评估指标来评估模型的性能。

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多元非线性回归是利用多个自变量将因变量与自变量之间的关系拟合为非线性函数的一种回归分析方法。Python中可以使用scikit-learn进行多元非线性回归的建模。以下是一个简单的多元非线性回归的Python代码示例: python # 导入需要的库 from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression # 加载Boston房价数据集 boston = load_boston() X = boston.data y = boston.target # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 将自变量进行多项式变换 poly = PolynomialFeatures(degree=2) X_train_poly = poly.fit_transform(X_train) X_test_poly = poly.transform(X_test) # 进行线性回归拟合 reg = LinearRegression() reg.fit(X_train_poly, y_train) # 输出预测结果和测试结果的R2分数 print('预测结果:', reg.predict(X_test_poly)) print('测试结果R2分数:', reg.score(X_test_poly, y_test)) 这里的代码中,首先使用sklearn.datasets库中的load_boston函数加载Boston房价数据集。然后使用train_test_split将数据集分为训练集和测试集。接着使用PolynomialFeatures进行多项式变换,将自变量进行多项式拟合,这里设置degree=2表示进行二次多项式拟合。最后使用LinearRegression函数进行线性回归拟合。输出预测结果和测试结果的R2分数。 需要注意的是,在使用多项式变换的时候,需要对训练集和测试集分别进行变换,不能直接对整个数据集进行变换,否则会导致数据泄露的问题,影响模型的预测效果。

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