人工智能线性回归预测
时间: 2024-03-09 12:41:54 浏览: 18
线性回归是人工智能中常用的预测方法之一。它通过根据自变量(也称为“特征”)来预测因变量的值。在线性回归中,我们假设自变量和因变量之间存在线性关系。通过拟合一条最佳拟合直线,我们可以使用该直线来进行预测。
下面是一个使用线性回归进行预测的示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 定义自变量和因变量
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) # 自变量
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) # 因变量
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 拟合模型
model.fit(X, y)
# 进行预测
X_new = np.array([[6]]) # 新的自变量
y_pred = model.predict(X_new) # 预测结果
print("预测结果:", y_pred) # 输出:[12.]
```
在这个例子中,我们使用了`numpy`库来创建自变量和因变量的数组。然后,我们使用`sklearn`库中的`LinearRegression`类创建了一个线性回归模型。通过调用`fit`方法,我们拟合了模型并找到了最佳拟合直线。最后,我们使用新的自变量进行预测,并输出了预测结果。
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以下是一个简单的Python代码示例,演示如何使用线性回归模型预测波士顿房屋价格:
```
# 导入所需的库
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建线性回归模型并拟合训练数据
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
# 使用测试数据评估模型性能
y_pred = lr.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
# 输出模型性能指标
print("均方误差: %.2f" % mse)
print("R平方值: %.2f" % r2)
```
在这个例子中,我们使用了波士顿房屋价格数据集,并将其分为训练集和测试集。然后,我们使用LinearRegression类创建了一个线性回归模型,并使用拟合训练数据。最后,我们使用测试数据评估模型的性能,并输出了模型的均方误差和R平方值。
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