python 线性回归

时间: 2023-06-21 11:05:30 浏览: 32
线性回归是一种常见的机器学习算法,用于预测一个连续的数值变量(因变量)与一个或多个自变量之间的线性关系。在 Python 中,我们可以使用 scikit-learn 库来实现线性回归。 下面是一个简单的例子,展示如何使用 scikit-learn 库实现线性回归: ```python # 导入需要的库 import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 创建一个模拟数据集 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,并训练模型 model = LinearRegression().fit(X, y) # 输出模型的系数和截距 print('Coefficients:', model.coef_) print('Intercept:', model.intercept_) # 使用模型进行预测 X_test = np.array([[3, 5], [4, 6]]) y_pred = model.predict(X_test) # 输出预测结果 print('Predictions:', y_pred) ``` 在上面的例子中,我们创建了一个包含 4 个样本的数据集,其中每个样本有两个特征。我们使用 `np.dot` 函数来生成因变量 `y`,其中因变量与自变量之间的关系为 $\mathrm{y}=\mathrm{1x}_1+\mathrm{2x}_2+3$。然后我们使用 `LinearRegression` 类来创建一个线性回归模型,并使用 `fit` 方法训练模型。最后,我们使用该模型来预测两个新的样本 `X_test` 的因变量,并输出预测结果。

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