),不相关(图像不具有单调性) 1.3计算相关系数 ###相关系数的计算:相关系数的计算结果的绝对值越接近于1,表明这两个变量之间的相关性越高的,大于1是正相关,小于0是负相关; import pandas...# 导入sklearn.linear_model模块中的LinearRegression函数 from sk...
model = LinearRegression() model.fit(X, y) 进行预测: 使用训练好的模型进行预测。 python predictions = model.predict(X) 评估模型性能: 可以使用均方误差(MSE)来评估模型的性能。 python mse = np.mean((predictions - y) ** 2) print(f'均方误差(MSE): {mse}') 这个示例展示了如何使用Pandas...
from sklearn.linear_model importLinearRegression# 假设D列有缺失值,用A、B、C列作为特征预测D列 X = df.dropna(subset=['D'])[['A', 'B', 'C']] y = df.dropna(subset=['D'])['D'] model = LinearRegression().fit(X, y) # 预测并填充缺失值 df['D_pred'] = model.predict(df[['...
# 创建线性回归模型对象 model = LinearRegression() # 将数据分为特征和目标变量 X = data['x'].values.reshape(-1, 1) # 特征变量X y = data['y'].values.reshape(-1, 1) # 目标变量y # 使用pandas的DataFrame进行拟合 model.fit(X, y) 接下来,我们可以使用模型进行预测。 # 使用模型进行预测 ...
# fit a simple ordinary least squares model to the features X = df[filtered_feature_variable_names] y = df[target_variable_name] estimate = sm.OLS(y, np.asarray(X)).fit() # display the regression results estimate.summary() 因为这是我第一次尝试,所以我不确定这是否是正确的做法。如果是...
model=LinearRegression()model.fit(X,y)# 预测未来值future_X=np.array([[len(ts)],[len(ts)+1]]).reshape(-1,1)predictions=model.predict(future_X)print(predictions) 3.2 ARIMA 模型 ARIMA(自回归积分滑动平均模型)是一种常用的时间序列预测模型,适用于具有趋势和季节性的数据。
(-1, 1) y = df['Close'].values # 构建线性回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X, y) # 预测未来 10 天的价格 future_days = np.array(range(len(df), len(df) + 10)).reshape(-1, 1) predicted_prices = model.predict(future_days) print(predicted_prices) 输出: [...
#运行线性回归模型进行训练集数据的拟合训练from sklearn.linear_model import LinearRegressionlinearReg = LinearRegression()linearReg.fit(x_train, y_train)#拟合后可以得到模型系数结果：print(linearReg.intercept_)print(linearReg.coef_)最后输出的结果如下：intercept_：[460.05727267]coef_：[[-1.96865472 -...
linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 查看模拟线的截距和权重系数 print(model.intercept_) # [447.06297099] print(model.coef_) # [[-1.97376045 -0.23229086 0.0693515 -0.15806957]] 1 2 3 4 5 6 7 这样我们就得到了在步骤1里面需要求得的...
from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionX = sales_df[['year', 'month']]y = sales_df['sales']X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)model = LinearRegression()model.fit(X_train, y_train...