线性回归(Linear Regression)是是指在统计学中是指在统计学中用来描述一个或者多个自变量和一个因变量之间线性关系的回归模型 公式如下: y=Xβ+ε 其中 y = (y1y2⋮yn) X = (1x11x12⋯x1m1x21x22⋯x2m⋮⋮⋮⋱⋮1xn1xn2⋯xnm) β = (β0β1⋮βm)$ ε = (ε1ε2⋮εn)...
首先第一个是时间问题(自己从头到尾实现花的时间会多很多),第二是效率(自己写的代码一般没有别人封装的好)。 from sklearn.linear_model import LinearRegression #导入线性回归模型 model = LinearRegression() #创建线性回归对象 model.fit(X, y) #训练模型 y_pred = model.predict(X) #预测 1. 2. 3. ...
接下来,我们可以使用 matplotlib 将线性回归模型绘制在散点图上,代码如下:# 绘制散点图plt.scatter(x, y)# 绘制回归线y = slope*x + interceptplt.plot(x, y, color='r')plt.title('Linear Regression')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.show()运行以上代码,就可以得到如下的图:可以看到,线性...
l_model = linear_model.Ridge(alpha = 1000) # 模型装载 l_model.fit(train_X,train_y) # 模型训练 predict_train_y = l_model.predict(train_X) # 模型预测 回到顶部 手动线性回归模型 数据获取 房价数据,506行,14列,最后一列为label,前面13列为参数 假如我们需要平方特征,只要修改get_data()中的dat...
线性回归模型 """ return torch.matmul(X, w) + b #定义损失函数def squared_loss(y_hat, y): """ 均方损失 """ # 这里没有计算 均值 return (y_hat - y.reshape(y_hat.shape)) ** 2/2 # 定义 优化算法 def sgd(params, lr, batch_size): ...
Scikit-Learn,或称 SKLearn,是一个 Python 包,包含了各种机器学习工具,其中有一种用于以简单有效的方式构建线性回归模型的工具。要使用 SKLearn,我们需要从 Pandas 数据帧中分离出两个变量: 代码语言:javascript 复制 from sklearnimportlinear_model#By callingto_numpy()we convert the series into a numpy array...
简单线性回归模型(最小二乘法代码实现) 0.引入依赖 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 1.导入数据(data.csv) points = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',') # points # 提取 ...
多元线性回归模型python代码 多元线性回归模型程序 11. 多元线性回归程序示例(with codes) 类似的,我们也可以实现多元线性回归。这里,我们需要创建多个特征(x),我们也可以像之前程序那样,随机生成多个特征,不过,这里,我们使用sklearn库提供的更方面的方法。
TensorFlow实现线性回归模型代码 模型构建1.示例代码linear_regression_model.py1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62...