##建立模型(三元模型) ###'displacement','horsepower' x=data[['displacement','horsepower']] y=data['MPG'] modelLR=LM.LinearRegression() modelLR.fit(x,y) MSE=sum((y-modelLR.predict(x)**2)/len(y)) print("三元模型的截距项:%f"%modelLR.intercept_) print("三元模型的回归系数:",modelLR.coef_) print("三元模型的均方误差:",MSE)如何建立三元模型图
时间: 2024-02-23 13:01:28 浏览: 20
要建立三元模型图,您可以使用matplotlib库来可视化该模型的预测结果。以下是一个简单的例子:
```
import matplotlib.pyplot as plt
# 获取预测值
y_pred = modelLR.predict(x)
# 绘制散点图
plt.scatter(y, y_pred)
# 添加标签
plt.xlabel('Actual MPG')
plt.ylabel('Predicted MPG')
plt.title('Actual vs. Predicted MPG')
# 添加一条对角线,方便比较
plt.plot([0, 50], [0, 50], 'r--')
# 显示图像
plt.show()
```
这段代码将实际MPG和预测MPG绘制在同一个散点图中。对角线表示实际值等于预测值的情况。如果点在对角线上方,说明预测的值偏高;如果点在对角线下方,说明预测的值偏低。
相关问题
##建立模型(二元模型) x=data[['displacement','horsepower']] y=data['MPG'] modelLR=LM.LinearRegression() modelLR.fit(x,y) b=modelLR.intercept_ k=modelLR.coef_ MSE=sum((y-modelLR.predict(x)**2)/len(y)) print("一元回归模型的截距项:%f"%modelLR.intercept_) print("一元回归模型的回归系数:",modelLR.coef_) print("一元回归模型的均方误差:",MSE)如何建立二元模型图
建立二元模型图的步骤如下:
1. 导入必要的库和数据
```python
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv("data.csv")
```
2. 设置x和y变量
```python
x = data[['displacement','horsepower']]
y = data['MPG']
```
3. 建立二元线性回归模型
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
modelLR = LinearRegression()
modelLR.fit(x, y)
```
4. 生成二元模型图
```python
sns.pairplot(data, x_vars=['displacement','horsepower'], y_vars='MPG', height=7, aspect=0.7, kind='reg')
plt.show()
```
上述代码中,`sns.pairplot()`函数用于生成二元散点图,其中`x_vars`参数表示x变量,`y_vars`参数表示y变量,`height`参数表示图像的高度,`aspect`参数表示图像的纵横比,`kind`参数表示回归线的类型。
最后,使用`plt.show()`函数显示生成的图像。
data=pd.read_csv('汽车MPG.csv') data=data.replace(0,np.NaN) data=data.dropna() X=data[['cylinders','displacement','horsepower','weight','acceleration']] Y=data['MPG']
这段代码使用pandas库中的read_csv()函数读取名为“汽车MPG.csv”的数据文件,并用replace()函数将数据中的0值替换为NaN,然后使用dropna()函数删除包含NaN值的行,得到处理后的数据集。
具体实现过程如下:
1.使用read_csv()函数读取名为“汽车MPG.csv”的数据文件,将数据保存到变量data中;
2.使用replace()函数将数据中的0值替换为NaN,其中np.NaN表示NaN值;
3.使用dropna()函数删除包含NaN值的行,得到处理后的数据集;
4.使用data[['cylinders','displacement','horsepower','weight','acceleration']]获取数据集中的自变量,保存到变量X中;
5.使用data['MPG']获取数据集中的因变量,保存到变量Y中。
需要注意的是,这段代码中的数据集需要保证包含了上述5列指标和MPG列,否则代码会出现错误。另外,这段代码中没有对数据进行标准化处理,可能会影响后续的模型训练和预测结果。