model = LinearRegression() # 拟合模型 model.fit(x, y) # 输出模型的参数 print(f"斜率 (w): {model.coef_[0][0]}") print(f"截距 (b): {model.intercept_[0]}") # 预测 y_pred = model.predict(x) # 可视化拟合结果 plt.scatter(x, y) plt.plot(x, y_pred, color='red') plt.xla...
# 绘制散点图plt.scatter(X_test,y_test,color='blue',label='Actual values')plt.scatter(X_test,y_pred,color='red',label='Predicted values')plt.plot(X_test,y_pred,color='green',linewidth=2,label='Regression line')plt.title('Linear Regression')plt.xlabel('X')plt.ylabel('y')plt.legend...
Linear Regression线性回归虽然看上去简单,但是其是最重要的数学模型之一,其他很多模型都建立在它的基础之上。 Linear Regression的表达式子如下: 1 2 3 4 y = Ax + B. A = slope of curve B = bias (point that intersect y-axis) 在本次例子中使用一组汽车价格和销量数据来进行模拟研究。
也可用R的plot(fit1, which=3) 从残差图上看不出有什么规律,说明没有异方差问题。 二,其他诊断 1,是否有异常点和强影响点? 异常点:计算学生化残差,可用R的outlierTest(fit1) rstudent unadjusted p-value Bonferroni p24 4.883852 1.2445e-05 0.00064712 ...
线性回归(Linear Regression) 前置知识 前置知识:回归效应、拟合、损失函数。 回归平均 1877年,高尔顿(达尔文的表弟)在英国皇家科学院做了一个演示报告:回归平均。 高尔顿这次演示的东西,被后世称为“高尔顿板”。 它是一个平板,下部有很多垂直的槽,槽上面是一些排列成三角形的小格挡。
plotResiduals(mdl3,'fitted') There is some tendency for larger fitted values to have larger residuals. Perhaps the model errors are proportional to the measured values. Plots to Understand Predictor Effects This example shows how to understand the effect each predictor has on a regression model us...
#把x_data输入网络中得到预测值y_datay_pred=model.predict(x_data)#显示随机点plt.scatter(x_data,y_data)#显示预测的结果plt.plot(x_data,y_pred,'r-',lw=3)#画条红线,且宽度为3plt.show()
# 导入线性回归模型from sklearn.linear_model import LinearRegression# 创建线性回归模型对象model = LinearRegression()# 在训练集上拟合模型model.fit(X_train, y_train)# 在测试集上进行预测y_pred = model.predict(X_test)print(y_pred.shape)print(y_pred[:10])输出：(89,)[139.5475584179.51720835134....
model = smf.ols('y ~ x', data={'x': x, 'y': y})result = model.fit()输出回归系数 print(result.params)绘制回归线 plt.scatter(x[:,1], y)plt.plot(x[:,1], result.params[0] + result.params[1]*x[:,1], 'r')plt.show()以上示例展示了如何使用Python中的`statsmodels...
model = LinearRegression() model.fit(x_train, y_train) 模型评估(Evaluation) 变量model是已经训练好的回归模型,评估/检查模型在预测房屋价格方面的性能(效果和准确性)。首先,我们会在测试数据集上调用predict()方法,以获得一组预测的房屋价格;然后预测和实际的房屋价格进行计算评估指标,比如:r score 、rmse(roo...