代码生成 python 多变量线性回归
时间: 2023-07-28 11:51:33 浏览: 92
以下是Python代码实现多变量线性回归的例子:
```
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 定义输入变量 X 和输出变量 Y
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
Y = np.array([10, 20, 30])
# 创建线性回归模型并拟合数据
model = LinearRegression().fit(X, Y)
# 打印模型系数和截距
print("模型系数:", model.coef_)
print("模型截距:", model.intercept_)
# 预测新的输出值
new_X = np.array([[10, 11, 12]])
new_Y = model.predict(new_X)
print("新的输出值:", new_Y)
```
在上面的代码中,我们首先定义了输入变量 X 和输出变量 Y,然后使用 sklearn 的 LinearRegression 模型拟合数据。我们可以通过模型的 coef_ 和 intercept_ 属性打印出模型的系数和截距。最后,我们使用训练好的模型预测新的输出值。
相关问题
生成一个线性回归的python代码
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression # 设置自变量和因变量
x = np.array([5, 15, 25, 35, 45, 55]).reshape((-1, 1))
y = np.array([5, 20, 14, 32, 22, 38]) # 创建并训练模型
model = LinearRegression().fit(x, y) # 获取预测结果
r_sq = model.score(x, y)
intercept, coefficients = model.intercept_, model.coef_
y_pred = model.predict(x) # 打印输出
print('coefficient of determination:', r_sq)
print('intercept:', intercept)
print('coefficients:', coefficients)
print('predicted response:', y_pred, sep='\n')
python多项式线性回归算法代码
以下是Python中实现多项式回归的代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据
x = np.array([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
y = np.array([0.1, 0.9, 2.2,2.8, 3.6, 5.0])
# 多项式回归
z = np.polyfit(x, y, 3) # 3表示多项式的次数
p = np.poly1d(z)
# 绘制图像
xp = np.linspace(-1, 6, 100)
plt.plot(x, y, '.', xp, p(xp), '-')
plt.show()
```
这段代码首先生成了一些数据,然后使用`np.polyfit()`函数进行多项式回归,其中第一个参数是自变量,第二个参数是因变量,第三个参数是多项式的次数。然后使用`np.poly1d()`函数将回归结果转换为一个多项式对象,最后使用`plt.plot()`函数绘制图像。
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