用python代码做汽车的线性回归
时间: 2024-05-12 22:18:28 浏览: 11
好的,可以通过以下代码实现汽车的线性回归:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 读取数据
data = pd.read_csv("cars.csv", delimiter=";")
# 数据预处理
X = data["Weight"].values.reshape(-1,1)
Y = data["CO2"].values.reshape(-1,1)
# 创建线性回归模型
lr = LinearRegression()
# 拟合数据
lr.fit(X,Y)
# 预测结果
y_pred = lr.predict(X)
# 打印结果
print("斜率:", lr.coef_)
print("截距:", lr.intercept_)
```
需要预先将汽车数据以CSV格式保存在名为"cars.csv" 的文件中。在以上代码中,我们将汽车的重量作为自变量(X),将二氧化碳排放量作为因变量(Y)。通过数据预处理、拟合数据和预测结果,我们可以得到线性回归模型的斜率和截距并进行预测。