python随机产生数线性回归代码

可以使用Python中的NumPy和scikit-learn库来生成随机数和实现线性回归模型。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 生成随机数
X = 2 * np.random.rand(100, 1)
y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)

# 训练线性回归模型
lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X, y)

# 打印模型的截距和系数
print(lin_reg.intercept_, lin_reg.coef_)

上述代码中，我们首先使用NumPy库生成了100个在[0,2]区间内的随机数作为自变量X，再利用这些随机数和一些误差项生成因变量y。然后，我们使用scikit-learn库中的LinearRegression类来训练线性回归模型，并打印出模型的截距和系数。

相关问题

随机产生数线性回归代码

以下是Python中进行随机数生成和线性回归的代码：

import random
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 随机生成数据
X = np.array([random.randint(0, 100) for i in range(100)]).reshape((-1, 1))
y = np.array([2*x[0] + 5 for x in X]).reshape((-1, 1))

# 建立线性回归模型并训练
model = LinearRegression().fit(X, y)

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

这段代码首先生成100个0到100之间的随机数作为自变量X，然后根据一个线性函数 y=2x+5 计算因变量y。接着使用Scikit-learn库中的线性回归模型，对X和y进行拟合。最后输出模型的系数和截距。

Python线性回归代码

以下是使用Python实现简单线性回归的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 1)
y = 2 + 3 * X + np.random.rand(100, 1)

# 绘制数据散点图
plt.scatter(X, y)

# 添加偏置项
X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X]

# 计算最小二乘解
theta_best = np.linalg.inv(X_b.T.dot(X_b)).dot(X_b.T).dot(y)

# 输出最小二乘解
print(theta_best)

# 绘制线性模型
X_new = np.array([[0], [1]])
X_new_b = np.c_[np.ones((2, 1)), X_new]
y_predict = X_new_b.dot(theta_best)
plt.plot(X_new, y_predict, "r-")

# 设置图像属性
plt.xlabel("x1")
plt.ylabel("y")
plt.axis([0, 1, 0, 6])
plt.show()

代码执行结果如下：

[[2.55808002]
 [2.93655106]]

代码会生成一个散点图和一条红色的线性回归模型。其中，散点图表示随机生成的数据点，红色线性模型表示通过最小二乘法得到的线性模型。