用最小二乘编写回归py程序def my_linear_model(X_train, y_train, X_test): pass
时间: 2023-07-20 18:35:30 浏览: 46
好的,我来为您编写一个最小二乘回归的 Python 程序。
首先,需要导入 numpy 和 sklearn 中的 LinearRegression 模块:
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
```
然后,我们可以定义一个函数 `my_linear_model()`,其中 `X_train` 和 `y_train` 分别为训练数据的特征和标签,`X_test` 为测试数据的特征:
```python
def my_linear_model(X_train, y_train, X_test):
# 将训练数据特征转换为矩阵
X_train = np.array(X_train).reshape(-1, 1)
# 将测试数据特征转换为矩阵
X_test = np.array(X_test).reshape(-1, 1)
# 初始化线性回归模型
lr = LinearRegression()
# 使用最小二乘法拟合训练数据
lr.fit(X_train, y_train)
# 预测测试数据的标签
y_pred = lr.predict(X_test)
# 返回预测结果
return y_pred
```
在函数中,我们首先将训练和测试数据的特征转换为矩阵形式,然后初始化一个线性回归模型,并使用 `fit()` 方法拟合训练数据。最后,使用 `predict()` 方法预测测试数据的标签,并将预测结果返回。
完整代码如下:
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
def my_linear_model(X_train, y_train, X_test):
# 将训练数据特征转换为矩阵
X_train = np.array(X_train).reshape(-1, 1)
# 将测试数据特征转换为矩阵
X_test = np.array(X_test).reshape(-1, 1)
# 初始化线性回归模型
lr = LinearRegression()
# 使用最小二乘法拟合训练数据
lr.fit(X_train, y_train)
# 预测测试数据的标签
y_pred = lr.predict(X_test)
# 返回预测结果
return y_pred
```
希望可以帮到您!