如何将python多元线性回归模型可视化

时间: 2023-12-26 17:05:57 浏览: 345
要将多元线性回归模型可视化,可以使用散点图和3D图表。 首先,使用散点图来表示数据点。使用Matplotlib库中的scatter函数来绘制散点图。例如,假设我们有两个自变量x1和x2和一个因变量y,可以使用以下代码创建散点图: ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') x1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] x2 = [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14] y = [2, 4, 5, 7, 8, 10, 11, 13, 14, 16] ax.scatter(x1, x2, y) ax.set_xlabel('x1') ax.set_ylabel('x2') ax.set_zlabel('y') plt.show() ``` 这将创建一个3D散点图,其中x1和x2是自变量,y是因变量。 接下来,我们可以使用线性回归模型来拟合数据并可视化拟合结果。使用Scikit-learn库来创建线性回归模型。例如,假设我们要拟合以下数据: ```python import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]).reshape((-1, 1)) x2 = np.array([5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]).reshape((-1, 1)) y = np.array([2, 4, 5, 7, 8, 10, 11, 13, 14, 16]) model = LinearRegression().fit(np.hstack([x1,x2]), y) r_sq = model.score(np.hstack([x1,x2]), y) print('coefficient of determination:', r_sq) print('intercept:', model.intercept_) print('slope:', model.coef_) ``` 这将输出线性回归模型的相关信息。 最后,我们可以使用3D图表来可视化拟合结果。使用Matplotlib库中的plot_surface函数来绘制3D图表。例如,可以使用以下代码创建3D图表: ```python x1_range = np.arange(1, 11, 0.25) x2_range = np.arange(5, 14, 0.25) X1, X2 = np.meshgrid(x1_range, x2_range) Y = model.intercept_ + model.coef_[0] * X1 + model.coef_[1] * X2 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(X1, X2, Y, alpha=0.5) ax.scatter(x1, x2, y) ax.set_xlabel('x1') ax.set_ylabel('x2') ax.set_zlabel('y') plt.show() ``` 这将创建一个3D图表,其中平面表示线性回归模型的拟合结果,散点表示数据点。
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