多变量线性回归模型python代码

以下是一个使用Python实现多变量线性回归模型的例子：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取特征和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 训练模型
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X, y)

# 预测结果
y_pred = regressor.predict(X)

# 输出模型参数
print('Coefficients: \n', regressor.coef_)
print('Intercept: \n', regressor.intercept_)
print('R-squared: \n', regressor.score(X, y))

其中，使用`pandas`库读取数据，并使用`iloc`方法提取特征和标签。然后，使用`sklearn`库中的`LinearRegression`类来训练模型，并使用`predict`方法预测结果。最后，输出模型的系数、截距和R-squared值。

相关问题

多元非线性回归模型python代码

多元非线性回归模型是一种用于建立多个自变量和一个因变量之间的非线性关系的回归模型。在Python中，可以使用scikit-learn库来实现多元非线性回归模型。面是一个示例代码：

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.pipeline import make_pipeline

# 创建多元非线性回归模型
def create_nonlinear_regression_model(degree):
    model = make_pipeline(PolynomialFeatures(degree), LinearRegression())
    return model

# 准备数据
X = [, , , , ]  # 自变量
y = [2, 4, 6, 8, 10]  # 因变量

# 创建并训练模型
model = create_nonlinear_regression_model(degree=2)
model.fit(X, y)

# 预测新数据
X_new = [, ]
y_pred = model.predict(X_new)

print("预测结果:", y_pred)

这段代码使用了`PolynomialFeatures`将自变量进行多项式特征转换，然后使用`LinearRegression`进行线性回归拟合。通过调整`degree`参数可以控制多项式的阶数，从而实现非线性回归。

线性回归模型 Python代码实现

下面是一个简单的线性回归模型Python代码实现，使用scikit-learn库：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 创建示例数据
X = np.array([[1, 2], [2, 4], [3, 6], [4, 8]])
y = np.array([2, 4, 6, 8])

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 预测新数据
new_X = np.array([[5, 10], [6, 12]])
predicted_y = model.predict(new_X)

print(predicted_y)

输出：

[10. 12.]

这个例子中，我们创建了一个包含两个特征的简单数据集，每个特征都是目标变量的两倍。我们使用`LinearRegression`类创建了一个线性回归模型，然后拟合数据并预测新数据。在这个例子中，我们预测了两个新数据点的目标值，它们都是输入特征的两倍。