机器学习回归模型python

回归模型是一种经典的统计学模型，在机器学习中也有广泛的应用。在Python中，可以使用sklearn和statsmodels模块来实现不同类型的回归模型。一元线性回归和多元线性回归可以使用sklearn.linear_model.LinearRegression类来实现，具体步骤如下：

1. 导入必要的库和模块：

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. 读取数据：

data = pd.read_excel('IT行业收入表.xlsx')
X = data[['工龄']]
Y = data[['薪水']]

3. 可视化数据：

plt.scatter(X, Y)
plt.xlabel('工龄')
plt.ylabel('薪水')
plt.show()

4. 构建回归模型并拟合数据：

regr = LinearRegression()
regr.fit(X, Y)

5. 可视化回归模型：

plt.plot(X, regr.predict(X), color='red')

6. 输出回归方程的系数和截距：

print('系数a1为：', regr.coef_[0])
print('截距b为：', regr.intercept_)

以上是一元线性回归的Python代码实现，对于多元线性回归和非线性回归，可以根据具体的问题进行相应的修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [回归模型的python实现](https://blog.csdn.net/js010111/article/details/118242939)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Python数据挖掘与机器学习——回归模型（附代码）](https://blog.csdn.net/m0_62929945/article/details/130025233)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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