写一个基于python的多元线性回归梯度算法,输入为execl表格
时间: 2024-05-03 12:22:21 浏览: 110
基于BP神经网络的数据回归预测Python代码 使用excel数据集 numpy实现
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以下是一个基于Python的多元线性回归梯度算法的示例代码,输入为Excel表格。
首先,我们需要导入必要的库,包括pandas和numpy。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
```
接着,我们需要读取Excel表格并将其转换为DataFrame对象。
```python
data = pd.read_excel('data.xlsx')
df = pd.DataFrame(data)
```
然后,我们需要定义一个函数来计算梯度下降的步长。该函数将接受数据、特征和目标数组作为输入,并返回一个步长值。
```python
def step_gradient(data, features, targets, learning_rate):
N = float(len(targets))
features = np.array(features)
targets = np.array(targets)
predictions = np.dot(features, data)
errors = predictions - targets
gradient = (2/N) * np.dot(features.T, errors)
data = data - (learning_rate * gradient)
return data
```
接下来,我们可以编写一个主函数来执行多元线性回归梯度下降算法。该函数将接受数据、特征列的名称、目标列的名称、学习率和迭代次数作为输入。
```python
def gradient_descent(data, features, targets, learning_rate, num_iterations):
data = np.zeros(len(features))
for i in range(num_iterations):
data = step_gradient(data, features, targets, learning_rate)
return data
```
最后,我们可以调用主函数来执行算法并输出结果。
```python
features = ['feature1', 'feature2', 'feature3'] # 特征列的名称
targets = ['target'] # 目标列的名称
learning_rate = 0.01 # 学习率
num_iterations = 1000 # 迭代次数
data = gradient_descent(df, features, targets, learning_rate, num_iterations)
print(data)
```
该代码将输出多元线性回归模型的系数,用于预测目标值。
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