解释代码 w = np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y)

这段代码是用来求解线性回归模型的参数的，其中 X 是输入特征矩阵，y 是输出标签向量，np.linalg.inv 是用来求逆矩阵的函数，dot 是矩阵乘法运算。具体来说，这段代码先计算 X 的转置矩阵和 X 的乘积，然后求出这个乘积的逆矩阵，再乘以 X 的转置矩阵和 y 向量，最终得到线性回归模型的参数 w。

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def linear_regression(X,y): w = np.zeros_like(X.shape[1]) if np.linalg.det(X.T.dot(X))!=0: w = np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y) return w w1 = linear_regression(X_train,y_train) w1 = pd.DataFrame(data=w1,index=X.columns,columns=['numpy_w']) w1.round(decimals=2)

这段代码实现了一个简单的线性回归模型，其中X是输入数据的特征矩阵，y是对应的标签向量。函数linear_regression()通过最小二乘法计算出回归系数w，即使得模型预测值与真实标签的差距最小的系数。如果特征矩阵X的转置矩阵X.T与X的乘积的行列式不为0，那么可以使用矩阵求逆的方式计算w；否则无法计算，返回一个全零向量。最后，将回归系数w保存在一个DataFrame对象中，并返回。

需要注意的是，这里的linear_regression()函数仅仅适用于线性关系的数据，对于非线性的数据需要使用其他方法，比如多项式回归、核函数回归等。此外，实际应用中需要对数据进行预处理，比如对特征进行归一化、处理异常值等。

def linear_regression(X,y): w = np.zeros_like(X.shape[1]) if np.linalg.det(X.T.dot(X))!=0: w = np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y) return ww1 = linear_regression(X_train,y_train)w1 = pd.DataFrame(data=w1,index=X.columns,columns=['numpy_w']) w1.round(decimals=2)

这段代码实现了一个线性回归模型的训练过程。给定输入特征 X 和对应的输出 y，通过求解参数 w，使得预测值 Xw 接近于真实值 y。

具体来说，该函数使用了 numpy 库中的线性代数函数求解参数 w。其中，X.T.dot(X) 表示 X 的转置矩阵与 X 本身的矩阵乘积，np.linalg.det() 函数用于计算矩阵的行列式，np.linalg.inv() 函数用于计算矩阵的逆。如果 X.T.dot(X) 的行列式不为零，则可以求解参数 w，否则返回初始值 w = 0。

最后，函数返回参数 w。

第二部分的代码将参数 w 转换为 DataFrame 格式，并输出每个特征对应的参数值。其中 round(decimals=2) 函数用于将参数值保留两位小数。