线性回归模型python代码

好的，以下是一个简单的线性回归模型的 Python 代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建一个训练数据集
X_train = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y_train = np.array([[2], [4], [6], [8], [10]])

# 创建一个线性回归模型对象
model = LinearRegression()

# 在训练数据集上训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 创建一个测试数据集
X_test = np.array([[6], [7], [8], [9], [10]])

# 在测试数据集上进行预测
y_test = model.predict(X_test)

# 打印预测结果
print(y_test)

这个代码使用了 scikit-learn 库提供的 LinearRegression 类来创建一个线性回归模型。首先我们创建一个训练数据集，它包含5个输入样本（每个样本只有一个输入特征），和对应的输出标签。我们使用 X_train 和 y_train 分别表示这些输入和输出。然后，我们创建一个 LinearRegression 对象，并使用它的 fit 方法在训练数据上训练模型。训练完成后，我们可以使用 predict 方法在测试数据集上进行预测，结果存储在 y_test 中。最后，我们将预测结果打印出来。

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多元线性回归模型python代码

下面是一个简单的多元线性回归模型的 Python 代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取自变量和因变量
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 创建线性回归模型并进行训练
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X, y)

# 输出模型的系数和截距
print('Coefficients: ', regressor.coef_)
print('Intercept: ', regressor.intercept_)

# 进行预测
y_pred = regressor.predict([[5, 80]])

# 输出预测结果
print('Predicted Value: ', y_pred)

在这个示例中，我们使用 pandas 库读取数据，提取自变量和因变量，并使用 sklearn.linear_model 库中的 LinearRegression 类创建模型。我们使用 fit() 方法进行训练，并使用 predict() 方法进行预测。最后，我们输出模型的系数和截距，以及预测结果。

多变量线性回归模型python代码

以下是一个使用Python实现多变量线性回归模型的例子：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取特征和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 训练模型
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X, y)

# 预测结果
y_pred = regressor.predict(X)

# 输出模型参数
print('Coefficients: \n', regressor.coef_)
print('Intercept: \n', regressor.intercept_)
print('R-squared: \n', regressor.score(X, y))

其中，使用`pandas`库读取数据，并使用`iloc`方法提取特征和标签。然后，使用`sklearn`库中的`LinearRegression`类来训练模型，并使用`predict`方法预测结果。最后，输出模型的系数、截距和R-squared值。