编写一段线性回归代码,要求输出为回归模型参数及模型参数
时间: 2023-06-02 19:03:17 浏览: 37
在小数据集的情况下,我们可以使用Scikit-learn封装好的LinearRegression库进行线性回归。首先,我们需要导入库并生成样本数据:
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 生成样本数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
```
接下来,我们可以通过LinearRegression拟合线性模型,并输出回归模型参数:
```python
# 建立线性回归模型
lr = LinearRegression().fit(X, y)
# 输出模型参数
print('模型参数:', lr.coef_)
print('模型截距:', lr.intercept_)
```
输出结果如下:
```
模型参数: [2.]
模型截距: 0.0
```
其中,模型的参数为2,模型的截距为0。这意味着,我们可以通过将输入值乘以2,再加上0来预测目标值。
相关问题
编写一段线性回归代码,要求输出为回归模型参数和模型图像
好的,以下是一段基于Python的线性回归代码,可以输出回归模型参数和模型图像:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 构造数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = 3 * x + np.random.randn(100)
# 线性回归
X = np.vstack([np.ones(100), x]).T
w = np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y)
# 输出模型参数
print("w0 = {:.2f}, w1 = {:.2f}".format(w[0], w[1]))
# 绘制模型图像
plt.scatter(x, y, alpha=0.6)
plt.plot(x, w[0] + w[1]*x, color='red')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()
```
运行以上代码,就可以得到线性回归的模型参数w0和w1,同时也会绘制出回归模型的拟合直线图像。
用Python写一个一元线性回归模型
好的,以下是用Python编写一元线性回归模型的代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 输入X和Y数据
X = [1, 2, 3, 4, 5]
Y = [2, 4, 5, 4, 5]
# 计算X和Y的平均值
mean_x = np.mean(X)
mean_y = np.mean(Y)
# 计算斜率和截距
num = 0
denom = 0
for i in range(len(X)):
num += (X[i] - mean_x) * (Y[i] - mean_y)
denom += (X[i] - mean_x) ** 2
m = num / denom
b = mean_y - m * mean_x
# 输出模型参数
print("斜率 m =", m)
print("截距 b =", b)
# 绘制数据和回归线
plt.scatter(X, Y)
plt.plot(X, [m*x+b for x in X], 'r')
plt.show()
```
这段代码会输出线性回归模型的斜率和截距,并且绘制出数据和回归线的图形。请注意,这仅仅是一个简单的例子,实际上线性回归模型可能会涉及更复杂的数据集和计算方式。